2020年初，新冠疫情席卷全球。除了“待在家，不亂跑”，我想還能從哪為抗擊疫情出點(diǎn)微薄之力呢？

碰巧室友推送了一個天池公益賽“新冠疫情相似句對判定大賽”，秉持“重在參與”的心態(tài)參加了比賽。經(jīng)過半個月的努力，最終結(jié)果勉強(qiáng)不錯（第6），收割了一臺Kindle。

2021年1月，疫情形勢依然嚴(yán)峻，幸運(yùn)的是國家不僅及時穩(wěn)住了疫情，還研發(fā)出了有效的疫苗。借助疫情主題的比賽，我希望幫助更多讀者，入門自然語言處理的基本任務(wù)——文本匹配。

開源代碼：

https://github.com/yechens/COVID-19-sentence-pair

01 數(shù)據(jù)分析

任務(wù)背景非常直觀，主辦方給定了“肺炎”、“支氣管炎”、“上呼吸道感染”等醫(yī)療背景下的用戶真實(shí)提問，要求選手通過算法識別任意2個問題，是否表達(dá)同一個意思。舉例：

問題1:“輕微感冒需不需要吃藥？”

問題2:“輕微感冒需要吃什么藥？”

問題1關(guān)心“是否得吃藥”，問題2關(guān)心“該吃什么藥”，側(cè)重點(diǎn)不同所以意思不同。

數(shù)據(jù)集樣本都是三元組(query1, query2, label)。為了降低難度，每一個問題的長度被控制在20字以內(nèi)。

比賽的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集分別包含8746、2001條三元組。我們從dev中隨機(jī)保留了800條樣本作為最終dev，其余均加入訓(xùn)練。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)

拿到數(shù)據(jù)簡單分析后，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集已經(jīng)過清洗，竟然異常的干凈整齊（沒有雜亂的符號、不通順的句子），label分布幾乎也接近1:1。

再觀察數(shù)據(jù)，相同的query1總是按順序排列在一起，隨后跟著不同的query2。這種分布很容易想到一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略：相似傳遞性。

A <-> B 相似 and A <-> C 相似 => B <-> C 相似

最終我額外獲得了5000條高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，比賽準(zhǔn)確率因此提升了0.5%。

實(shí)體替換

此外，我們也嘗試了訓(xùn)練一個NER模型挖掘文本中的醫(yī)療實(shí)體，如“胸膜炎”、“肺氣腫”，再通過word2vec查找最接近的實(shí)體進(jìn)行替換。

但這種方式并沒有提升最終結(jié)果。我覺得原因有2個：

1W條樣本規(guī)模偏小，NER模型識別誤差較大

詞向量沒有針對醫(yī)療場景訓(xùn)練，包含的醫(yī)療實(shí)體很少

02匹配方法實(shí)現(xiàn)

文本匹配有非常多簡單又實(shí)用的方法，例如：

基于字符統(tǒng)計(jì)：字符串匹配、編輯距離、Jaccards距離

基于語言模型：word2vec/glove詞向量、BERT

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：孿生網(wǎng)絡(luò)、TextCNN、DSSM、FastText等

由于比賽需要盡可能獲得高分，這里主要介紹基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BERT的文本匹配算法。

BERT[1]是一種預(yù)訓(xùn)練語言模型，通過海量文本、Transformer架構(gòu)和MLM訓(xùn)練任務(wù)在眾多NLP任務(wù)上取得了優(yōu)異成果。對BERT不了解的讀者，可以參考我之前的文章“從BERT、XLNet到MPNet，細(xì)看NLP預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展變遷史”[2]。

比賽中我們測試了5-6種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，并最終選擇了3種在dev上表現(xiàn)最好的模型加權(quán)融合。具體可以參考文件。

文本CNN（TextCNN）

TextCNN是Yoon Kim[3]在2014年提出的用于句子分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。文本匹配任務(wù)本質(zhì)上可以理解成二分類任務(wù)（0:不相似，1:相似），所以一般的分類模型也能滿足匹配需求。

與圖像中的二維卷積不同，TextCNN采用的是一維卷積，每個卷積核的大小為(h為卷積核窗口，k為詞向量維度)。文中采用了不同尺寸的卷積核，來提取不同文本長度的特征。

然后，作者對于卷積核的輸出進(jìn)行最大池化操作，只保留最重要的特征。各個卷積核輸出經(jīng)MaxPooling后拼接形成一個新向量，最后輸出到全連接層分類器(Dropout + Linear + Softmax)實(shí)現(xiàn)分類。

我們知道，文本中的關(guān)鍵詞對于判斷2個句子是否相似有很大影響，而CNN局部卷積的特效能很好的捕捉這種關(guān)鍵特征。同時TextCNN還具有參數(shù)量小，訓(xùn)練穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)。

文本RNN（TextRCNN）

相比TextCNN，TextRCNN的模型結(jié)構(gòu)看起來復(fù)雜一些。

簡單瀏覽論文后，會發(fā)現(xiàn)它的思路其實(shí)簡單，粗暴。

首先通過詞向量獲得字符編碼，隨后將其通過雙向RNN學(xué)習(xí)上下文特征，編碼得到兩個方向的特征。

再將詞向量和、拼接得到新向量，輸入經(jīng)tanh函數(shù)激活的全連接網(wǎng)絡(luò)。最后，將網(wǎng)絡(luò)的輸出最大池化，并輸入另一個全連接分類器完成分類。

RNN模型對于長文本有較好的上下文“記憶”能力，更適合處理文本這種包含時間序列的信息。

BERT+MLP（fine-tune）

最后一種方法，直接用語言模型BERT最后一層Transformer的輸出，接一層Dense實(shí)現(xiàn)文本匹配。

實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)，對最終輸出的每個token特征取平均（MeanPooling）效果好于直接使用首字符“[CLS]”的特征。

模型權(quán)重上，崔一鳴等人[5]發(fā)布的中文roberta_wwm_ext_large模型效果要好于BERT_large。

最后，我們根據(jù)這三種模型在dev上的準(zhǔn)確率設(shè)置了不同比重，通過自動搜索找到最優(yōu)權(quán)重組合，在線上測試集取得了96.26%的準(zhǔn)確率。

讀者可以在“NLP情報(bào)局”后臺回復(fù)“文本匹配”直接下載模型論文。

03漲分trick

做一個深度學(xué)習(xí)主導(dǎo)的算法比賽，除了分析數(shù)據(jù)與模型，一些trick也是獲得高分的重要因素。這里羅列了一些常用策略。

數(shù)據(jù)增強(qiáng)[6]

標(biāo)簽平滑

自蒸餾

文本對抗訓(xùn)練[7]

模型融合

特征篩選

使用多個學(xué)習(xí)率[8]

針對這次文本匹配任務(wù)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)、標(biāo)簽平滑、模型融合、多學(xué)習(xí)率都被證明是有效的。

04總結(jié)

過去將近1年的天池“新冠疫情相似句對判定大賽”，任務(wù)并不復(fù)雜，是入門NLP項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，提升編程能力的很好鍛煉機(jī)會。

比賽雖然結(jié)束了，疫情猶在。大家一定要保護(hù)好自己哦！

[1] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.?

[2] 從BERT、XLNet到MPNet，細(xì)看NLP預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展變遷史: https://zhuanlan.zhihu.com/p/166013414

[3]Convolutional Neural Networks for Sentence Classification.

[4]Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification.

[5] Chinese-BERT-wwm:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm

[6]一文了解NLP中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法:https://zhuanlan.zhihu.com/p/145521255

[7]【煉丹技巧】功守道：NLP中的對抗訓(xùn)練 + PyTorch實(shí)現(xiàn): https://zhuanlan.zhihu.com/p/91269728

[8]稱霸Kaggle的十大深度學(xué)習(xí)技巧:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41379279

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：天池NLP賽道top指南

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