我的BERT！改改字典，讓BERT安全提速不掉分（已開源）

夕小瑶發表於2020-09-25

背景

當前，大部分中文預訓練模型都是以字為基本單位的，也就是說中文語句會被拆分為一個個字。中文也有一些多粒度的語言模型，比如創新工場的ZEN和位元組跳動的AMBERT，但這類模型的基本單位還是字，只不過想辦法融合了詞資訊。目前以詞為單位的中文預訓練模型很少，據筆者所瞭解到就只有騰訊UER開源了一個以詞為顆粒度的BERT模型，但實測效果並不好。

那麼，純粹以詞為單位的中文預訓練模型效果究竟如何呢？有沒有它的存在價值呢？最近，我們預訓練並開源了以詞為單位的中文BERT模型，稱之為WoBERT（Word-based BERT，我的BERT！）。實驗顯示，基於詞的WoBERT在不少任務上有它獨特的優勢，比如速度明顯的提升，同時效果基本不降甚至也有提升。在此對我們的工作做一個總結。

開源地址：
https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT

字還是詞？

究竟是“字”好還是“詞”好？這是中文NLP一個很讓人抓狂的問題，也有一些工作去系統地研究這個問題。比較新的是香儂科技在ACL2019上發表的《Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations?》，裡邊得到了字幾乎總是優於詞的結論。前面也說了，現在中文預訓練模型確實也基本上都是以字為單位的。所以，看上去這個問題已經解決了？就是字更好？

事情遠沒有這麼簡單。就拿香儂科技的這篇論文來說，它的實驗結果是沒有錯，但卻是沒有代表性的。為什麼這樣說呢？因為在該文的實驗設定下，模型的embedding層皆從隨機初始化狀態開始訓練。這樣一來，對於同樣的任務，以詞為單位的模型Embedding層引數更多，自然就更容易過擬合，效果容易變差，這不用做實驗都能猜個大概。問題是，我們用基於詞的模型的時候，通常並不是隨機初始化的，往往都是用預訓練好的詞向量的（下游任務看情況選擇是否微調詞向量），這才是分詞的NLP模型的典型場景，但論文裡邊卻沒有比較這個場景，所以論文的結果並沒有什麼說服力。

事實上，“過擬合”現象具有兩面性，我們要防止過擬合，但過擬合也正好說明了模型擁有比較強的擬合能力，而如果我們想辦法抑制過擬合，那麼就能夠在同樣複雜度下得到更強的模型，或者在同樣效果下得到更低複雜度的模型。而緩解過擬合問題的一個重要手段就是更充分的預訓練，所以不引入預訓練的比較對以詞為單位的模型來說是不公平的，而我們的WoBERT正是證實了以詞為單位的預訓練模型的可取性。

詞的好處

一般認為，以字為單位的好處是：

  1. 引數更少，不容易過擬合；
  2. 不依賴於分詞演算法，避免邊界切分錯誤；
  3. 沒那麼嚴重的稀疏性，基本上不會出現未登入詞。

至於以詞為單位的理由是：

  1. 序列變短，處理速度更快；
  2. 在文字生成任務上，能緩解Exposure Bias問題；
  3. 詞義的不確定性更低，降低建模複雜度。

對於詞的好處，大家可能會有些疑惑。比如第2點，詞能緩解Exposure Bias，這是因為理論上來說，序列越短Exposure Bias問題就越不明顯（詞模型單步預測出一個n字詞，相當於字的模型預測了n步，這n步都遞迴依賴，所以字的模型Exposure Bias問題更嚴重）。至於第3點，雖然有多義詞的存在，但是多數詞的含義還是比較確定的，至少比字義更加明確，這樣一來可能只需要一個Embedding層就能把詞義建模好，而不是像字模型那樣，要通用多層模型才能把字組合成詞。

看起來不相伯仲，但事實上以字為單位的好處，並非就是以詞為單位的缺點了。只要多一些技巧，以詞為單位也能一定程度上避免這幾個問題。比如：

  1. 以詞為單位的引數確實增多了，但是可以透過預訓練來緩解過擬合，所以這個問題不會很嚴重；
  2. 依賴分詞演算法是個問題，如果我們只保留最常見的一部分詞，那麼不管哪個分詞工具分出來的結果都是差不多的，差異性不大；
  3. 至於邊界切分錯誤，這個難以避免，但是需要準確的邊界的，只是序列標註類任務而已，文字分類、文字生成其實都不需要準確的邊界，因此不能就此否定詞模型；
  4. 如果我們把大部分字也加入到詞表中，也不會出現未登入詞。

所以，其實用詞的好處是相當多的，除了需要非常精確邊界的序列標註型別的任務外，多數NLP任務以詞為單位都不會有什麼問題。因此，我們就去做了以詞為單位的BERT模型了。

Tokenizer

往BERT裡邊加入中文詞，首先得讓Tokenizer能分出詞來。只需要把詞加入到字典vocab.txt裡邊就行了嗎？並不是。BERT自帶的Tokenizer會強行把中文字元用空格隔開，因此就算你把詞加入到字典中，也不會分出中文詞來。此外，BERT做英文word piece的分詞的時候，使用的是最大匹配法，這對中文分詞來說精度也不夠。

為了分出詞來，我們修改了一下BERT的Tokenizer，加入了一個“前分詞（pre_tokenize）”操作。這樣我們就可以分出中文詞來，具體操作如下：

  1. 把中文詞加入到vocab.txt；
  2. 輸入一個句子s，用pre_tokenize先分一次詞，得到；
  3. 遍歷各個，如果在詞表中則保留，否則將用BERT自帶的tokenize函式再分一次；
  4. 將每個的tokenize結果有序拼接起來，作為最後的tokenize結果。

在bert4keras>=0.8.8版本中，實現上述改動只需要在構建Tokenizer的時候傳入一行引數，例如：

tokenizer = Tokenizer(
    dict_path,
    do_lower_case=True,
    pre_tokenize=lambda s: jieba.cut(s, HMM=False)
)

其中pre_tokenize為外部傳入的分詞函式，如果不傳入則預設為None。簡單起見，WoBERT使用了結巴分詞，刪除了BERT自帶詞表的冗餘部分（比如帶##的中文詞），然後加入了20000個額外的中文詞（結巴分詞自帶的詞表詞頻最高的兩萬個），最終WoBERT的vocab.txt規模是33586。

模型細節

目前開源的WoBERT是Base版本，在哈工大開源的RoBERTa-wwm-ext基礎上進行繼續預訓練，預訓練任務為MLM。初始化階段，將每個詞用BERT自帶的Tokenizer切分為字，然後用字embedding的平均作為詞embedding的初始化。

到這裡，WoBERT的技術要點基本上都說清楚了，剩下的就是開始訓練了。我們用單張24G的RTX訓練了100萬步（大概訓練了10天），序列長度為512，學習率為5e-6，batch_size為16，累積梯度16步，相當於batch_size=256訓練了6萬步左右。訓練語料大概是30多G的通用型語料。訓練程式碼已經在文章開頭的連結中開源了。

此外，我們還提供了WoNEZHA，這是基於華為開源的NEZHA進行再預訓練的，訓練細節跟WoBERT基本一樣。NEZHA的模型結構跟BERT相似，不同的是它使用了相對位置編碼，而BERT用的是絕對位置編碼，因此理論上NEZHA能處理的文字長度是無上限的。這裡提供以詞為單位的WoNEZHA，就是讓大家多一個選擇。

模型效果

最後，說一下WoBERT的效果。簡單來說，在我們的評測裡邊，WoBERT相比於BERT，在不需要精確邊界的NLP任務上基本都沒有變差的，有些還會有一定的提升，而速度上則有明顯提升，所以一句話就是“提速不掉點”。

比如中文榜單上的兩個分類任務：我的BERT！改改字典，讓BERT安全提速不掉分（已開源）

我們內部還測了不少任務，結果都是類似的，表明這些NLU任務上WoBERT和BERT基本上都差不多的。但是速度上，WoBERT就比BERT有明顯優勢了，下表是兩個模型在處理不同字數的文字時的速度比較：我的BERT！改改字典，讓BERT安全提速不掉分（已開源）

我們還測了WoBERT+UniLM的方式Seq2Seq任務（CSL/LCSTS標題生成），結果是比以字為單位的模型有明顯提升：我的BERT！改改字典，讓BERT安全提速不掉分（已開源）

這說明以詞為單位來做文字生成其實是更有優勢的。要是生成更長的文字，這個優勢還能進一步放大。

當然，我們也不否認，用WoBERT去做NER等序列標註任務時，可能會有明顯的掉點，比如做人民日報的NER，掉了3%左右，可能讓人意外的是，經過bad case分析，我們發現掉點的原因並不是因為切分錯誤，而是因為稀疏性（平均來說每個詞的樣本更少，所以訓練得沒那麼充分）。

不管怎麼說，我們把我們的工作開源出來，給大家在使用預訓練模型的時候，多一個嘗試的選擇吧。

文章小結

在這篇文章裡，我們開源了以詞為單位的中文BERT模型（WoBERT），並討論了以詞為單位的優缺點，最後透過實驗表明，以詞為單位的預訓練模型在不少NLP任務（尤其是文字生成）上有它獨特的價值，一方面它有速度上的優勢，一方面效果上能媲美以字為單位的BERT，歡迎大家測試。

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