基于去噪Transformer的无监督句子编码

EMNLP2021 Findings上有一篇名为TSDAE: Using Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder for Unsupervised Sentence Embedding Learning的论文，利用Transformer结构无监督训练句子编码，网络架构如下所示

具体来说，输入的文本添加了一些确定的噪声，例如删除、交换、添加、Mask一些词等方法。Encoder需要将含有噪声的句子编码为一个固定大小的向量，然后利用Decoder将原本的不带噪声的句子还原。说是这么说，但是其中有非常多细节，首先是训练目标

\begin{aligned} J_{\text{SDAE}}(\theta) &= \mathbb{E}_{x\sim D}[\log P_{\theta}(x\mid \tilde{x})]\\ &=\mathbb{E}_{x\sim D}[\sum_{t=1}^l \log P_{\theta}(x_t\mid \tilde{x})]\\ &=\mathbb{E}_{x\sim D}[\sum_{t=1}^l \log \frac{\exp(h_t^T e_t)}{\sum_{i=1}^N \exp(h_t^T e_i)}] \end{aligned}

其中，D是训练集；x = x_1x_2\cdots x_l是长度为l的输入句子；\tilde{x}是x添加噪声之后的句子；e_t是词x_t的word embedding；N为Vocabulary size；h_t是Decoder第t步输出的hidden state

不同于原始的Transformer，作者提出的方法，Decoder只利用Encoder输出的固定大小的向量进行解码，具体来说，Encoder-Decoder之间的cross-attention形式化地表示如下：

\begin{aligned} &H^{(k)}=\text{Attention}(H^{(k-1)}, [s^T], [s^T])\\ &\text{Attention}(Q,K,V) = \text{Softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V \end{aligned}

其中，H^{(k)}\in \mathbb{R}^{t\times d}是Decoder第k层t个解码步骤内的hidden state；d是句向量的维度（Encoder输出向量的维度）；[s^T]\in \mathbb{R}^{1\times d}是Encoder输出的句子（行）向量。从上面的公式我们可以看出，不论哪一层的cross-attention，K和V永远都是s^T，作者这样设计的目的是为了人为给模型添加一个瓶颈，如果Encoder编码的句向量s^T不够准确，Decoder就很难解码成功，换句话说，这样设计是为了使得Encoder编码的更加准确。训练结束后如果需要提取句向量只需要用Encoder即可

作者通过在STS数据集上调参，发现最好的组合方法如下：

1. 采用删除单词这种添加噪声的方法，并且比例设置为60%
2. 使用[CLS]位置的输出作为句向量

Results

从TSDAE的结果来看，基本上是拳打SimCSE，脚踢BERT-flow

个人总结

如果我是reviewer，我特别想问的一个问题是："你们这种方法，与BART有什么区别？"

论文源码在UKPLab/sentence-transformers/，其实sentence-transformers已经把TSDAE封装成pip包，完整的训练流程可以参考Sentence-Transformer的使用及fine-tune教程，在此基础上只需要修改dataset和loss就可以轻松的训练TSDAE

# 创建可即时添加噪声的特殊去噪数据集
train_dataset = datasets.DenoisingAutoEncoderDataset(train_sentences)

# DataLoader 批量处理数据
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

# 使用去噪自动编码器损失
train_loss = losses.DenoisingAutoEncoderLoss(model, decoder_name_or_path=model_name, tie_encoder_decoder=True)

# 模型训练
model.fit(
    train_objectives=[(train_dataloader, train_loss)],
    epochs=1,
    weight_decay=0,
    scheduler='constantlr',
    optimizer_params={'lr': 3e-5},
    show_progress_bar=True
)