好久不打比賽，周末看到“全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽”已經(jīng)開打了一段時間，前排分數(shù)沖的有點兇，技癢的我看到了一道熟悉的賽題——小布助手對話短文本語義匹配，由于在搜索推薦系統(tǒng)的一些任重中，文本語義匹配子任務(wù)也是經(jīng)常會遇到的一個問題，于是乎掏出那根...咳咳..沉睡了很久的GPU，翻出了祖?zhèn)鞔a，跑了一波Baseline...

賽題題型不新鮮，在Baseline的的基礎(chǔ)上參考了一些思路做些煉丹技巧上的操作，3次提交之后順利沖進排行榜首頁。針對短文本語義匹配，本文幫大家梳理一波方案技巧。

P.S. 發(fā)稿之前，看了一眼排行榜，分數(shù)已經(jīng)被大家刷上去了，參加人數(shù)還蠻多，有興趣的同學可以去戰(zhàn)一波...

意圖識別是對話系統(tǒng)中的一個核心任務(wù)，而對話短文本語義匹配是意圖識別的主流算法方案之一。本賽題要求參賽隊伍根據(jù)脫敏后的短文本query-pair，預(yù)測它們是否屬于同一語義，提交的結(jié)果按照指定的評價指標使用在線評測數(shù)據(jù)進行評測和排名，得分最優(yōu)者獲勝。

訓練數(shù)據(jù)包含輸入query-pair，以及對應(yīng)的真值。初賽訓練樣本10萬，復(fù)賽訓練樣本30萬，這份數(shù)據(jù)主要用于參賽隊伍訓練模型，為確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量，每一個樣本的真值都有進行人工標注校驗。每行為一個訓練樣本，由query-pair和真值組成，每行格式如下：

• query-pair格式：query以中文為主，中間可能帶有少量英文單詞（如英文縮寫、品牌詞、設(shè)備型號等），采用UTF-8編碼，未分詞，兩個query之間使用\t分割。
• 真值：真值可為0或1，其中1代表query-pair語義相匹配，0則代表不匹配，真值與query-pair之間也用\t分割。

比賽的評估標準由性能標準和效果標準兩部分組成，初賽采用效果標準，AUC 指標，具體定義如下：

其中：

rank(i)：表示i這個樣本的預(yù)測得分在測試集中的排序；

M：測試集中語義匹配的樣本的個數(shù)；

N：測試集中語義不匹配的樣本的個數(shù)。

在BERT橫行的時代，解決方案大同小異，直接梭哈BERT的性價比是很高的，當所有人都會使用這套操作時，你又該怎么辦呢？首先針對此類問題，分享一波煉丹小技巧。由于本賽題開賽前，將文本替換成了加密形式，有些技巧可能無法使用，但不影響學習。

1. 標簽傳遞

• 根據(jù)IF A=B and A =C THEN B=C 的規(guī)則，對正樣本做了擴充增強。
• 根據(jù)IF A=B and A!=C THEN B!=C的規(guī)則，對負樣本做了擴充增強。

2. 隨機刪除，隨機替換， 隨機交換

• Query比較短，大約有10-20個字的長度，隨機刪除部分。
• 很多query僅僅相差一個單詞， 隨機替換部分。
• 多數(shù)屬于問句， 隨機交換部分。

3. 同義詞替換

第一個Baseline我沿用了之前計算相似度的方式對問題就行了求解，也做了模型線上的第一次提交，線上0.88的水平。具體思路如下：

1. SIF Sentence Embedding

SIF Sentence Embedding 使用預(yù)訓練好的詞向量，使用加權(quán)平均的方法，對句子中所有詞對應(yīng)的詞向量進行計算，得到整個句子的embedding向量。

SIF的計算分為兩步：

• 對句子中的每個詞向量，乘以一個獨特的權(quán)重b，權(quán)重b是一個常數(shù) a除以a與該詞頻率的和，這種做法的會對出現(xiàn)頻率高詞進行降權(quán)，也就是說出現(xiàn)頻次越高，其權(quán)重也就越小；
• 計算句向量矩陣的第一主成分u，讓每個Sentence Embedding減去它在u上的投影；

這里，利用該方法做召回，在驗證集上的準確性要比其他兩種方式效果好。

• 對句子中所有單詞求平均得到sentence embedding；
• 對句子中所有單詞利用IDF值加權(quán)后求平均得到sentence embedding。

2. InferSent

InferSent相似度模型是Facebook提出了一種通過不同的encoder得到Sentence Embedding，然后計算兩個Sentence Embedding的差值、點乘得到交互向量，計算兩者之間的相似度。

這里，對原始論文方法做了兩處修改：其一是針對這個問題對3-way softmax層（entailment，contradiction，neutral）做了相應(yīng)的修改變?yōu)?-way softmax；其二是中間層去掉了u和v，只使用差值和內(nèi)積兩種特征表征方式；同時在7中編碼器：1）LSTM, 2）GRU, 3）bi-GRU, 4）bi-LSTM(mean pooling), 5）bi-LSTM(max pooling), 6）self-attention, 7）CNN 中選用了Bi-LSTM MaxPooling的方式。

本賽題蘇劍林開源了一套方案，這套方案讓脫敏數(shù)據(jù)，也能使用BERT。脫敏數(shù)據(jù)對于BERT來說，其實就是Embedding層不一樣而已，其他層還是很有價值的。所以重用BERT主要還是通過預(yù)訓練重新對齊Embedding層。

在這個過程中，初始化很重要。首先，我們把BERT的Embedding層中的[UNK]、[CLS]、[SEP]等特殊標記拿出來，這部分不變；然后，我們分別統(tǒng)計密文數(shù)據(jù)和明文數(shù)據(jù)的字頻，明文數(shù)據(jù)指的是任意的開源通用語料，不一定要密文數(shù)據(jù)對應(yīng)的明文數(shù)據(jù)；接著按照頻率簡單對齊明文字表和密文字表。這樣一來，我們就可以按照明文的字來取出BERT的Embedding層來作為相應(yīng)的初始化。

簡單來說，就是蘇劍林用最高頻的明文字對應(yīng)的BERT Embedding，來初始化最高頻的密文字，依此類推來做一個基本的字表對齊。對比實驗表明，這個操作可以明顯加快模型的收斂速度。

我的第2次提交是對該方案增加了FGM部分進行了提交測試，因為FGM帶了百一的得分收益，線上0.87+的水平，跟蘇兄開源時公布的0.86+得分相對一致。

上面提到了FGM的對抗訓練，其實也算是一個煉丹小技巧，這里做一下見到介紹。

對抗訓練（Adversarial Training），顧名思義，就是在訓練過程中產(chǎn)生一些攻擊樣本，早期是FGSM和I-FGSM攻擊，目前當前最優(yōu)的攻擊手段是PGD。對抗訓練，相當于是加了一層正則化，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機梯度優(yōu)化限制了一個李普希茨的約束。

傳統(tǒng)上認為，這個訓練方式會犧牲掉一定的測試精度，因為卷積模型關(guān)注局部特性，會學到一些敏感于擾動的特征，對抗訓練是一種去偽存真的過程，這是目前像素識別的視覺算法的局限性。這里蘇建林在kexue.fm里實現(xiàn)是很簡單的，詳情參看引用鏈接。

最后，第3次提交將前兩次的提交的結(jié)果，做了一個簡單的線性融合，線上到了當時排行榜的首頁，Ensemble的方式其實很多，由于時間的關(guān)系并沒去堆很多模型，對此感興趣的同學，可以去看一下《Kaggle競賽寶典》的系列文章。

比賽結(jié)束還有一段時間，感興趣的同學可以去嘗試一波。數(shù)據(jù)競賽作為一種保持競技狀態(tài)（戰(zhàn)斗狀態(tài)）的一種方式，在工作中直接應(yīng)用的層面的可能很少，但是它能帶給選手的更多是一種對問題的深層次思考，一種解決問題的實戰(zhàn)訓練能力，如果你有時間，不妨一試。這次全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新大賽是清華大學劉強老師負責跟的，劉老師的負責態(tài)度和對選手的正面鼓勵，我想很多接觸過的人都會印象深刻。哈哈哈，依稀的記得2017年首次參賽，劉老師送的清華大學百年紀念郵票。

工作之后，時間會過很快，考慮更多的可能是做一件事是否能有結(jié)果，考慮的事情多了，也就沒有了當年肝肝肝的勇氣。偶爾回到賽場提醒一下自己，懷念一下過去....ALL in BERT，便是這份高效利用自己時間的體現(xiàn)，簡單、有效、奧卡姆剃刀...

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ALL in BERT：一套操作冲进排行榜首页的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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