【NLP】2020深度文本匹配最新进展：精度、速度我都要！
文 | QvQ
編 | 兔子醬
在過去的幾年里，信息檢索(IR)領域見證了一系列神經排序模型的引入，這些模型多是基于表示或基于交互的，亦或二者的融合。然鵝，模型雖非常有效，尤其是基于 PLMs 的排序模型更是增加了幾個數量級的計算成本。
為了在 IR 中協調效率和精度，一系列基于表征學習的后期交互類深度排序模型被一一提出，致力于基于交互范式來計算查詢 query 和文檔 doc 的相關性。
傳統做法
傳統的 Representation-Based 模型是如下圖所示的雙塔結構，分別計算 Query 端和 Doc 端的隱層表示，最后選擇 Score function（如dot product，cosine similarity）計算相似度。這種方式由于失去了 Query-Doc 之間的交互，可能會產生語義漂移，精度相對來說不是太高，所以一般用來做向量召回或者粗排[1]。
經典模型：DSSM, SNRM
優點：計算量少，Document 可以離線處理得到其表征。線上運行時，只需要在線計算Query 的隱層表示，而 Doc 的隱層表示可以通過查詢得到，非常適合精度要求不高，速度要求較快的場合。
缺點：失去了交互信息，類似于 Word2Vec 的問題，學習出來的是一個靜態向量，不同上下文場景下，都是同一個表征。
所以，Representation-Based 模型學習出來的語義表達有局限性，沒有考慮上下文的信息。
今天介紹的三篇論文就是針對以上局限進行改進。
DC-BERT 通過解耦問題和文檔實現有效的上下文編碼。
ColBERT、Poly-encoders 則是在原始的 Representation-Based 模型中增加了弱交互，這種方法既豐富了模型的表達能力，又不會增加太大的計算量，并且 Doc 端還是能夠預先處理，保證了在線運行的速度。
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DC-BERT
論文名稱：SIGIR 2020 | DC-BERT: Decoupling Question and Document for Efficient Contextual Encoding
arxiv地址：
https://arxiv.org/pdf/2002.12591.pdf
自從預訓練語言模型（BERT等）提出，有關開放域 QA 的研究取得了顯著改進。目前開放域 QA 的主流方法是 “retrieve and read” 的 pipline 機制。一般通過使用 BERT 模型對retrieve 模塊檢索出的文檔進行 rerank，選出和問句最相關的 Topk 個文檔進行后續 read 分析。Rerank 的基本操作是將問題和檢索到的每個文檔進行拼接作為 BERT 的輸入，輸出相關性 score。
（向右滑動查看完整公式）
然鵝，由于每一個問題都需要與 retrieve 模塊檢索出的每一個文檔進行拼接，這需要對大量檢索文檔進行重編碼，非常耗時。
為了解決效率問題，DC-BERT 提出具有雙重 BERT 模型的解耦上下文編碼框架：在線的 BERT 只對問題進行一次編碼，而離線的 BERT 對所有文檔進行預編碼并緩存它們的編碼。DC-BERT 在文檔檢索上實現了 10 倍的加速，同時與最先進的開放域 QA 方法相比，保留了大部分(約98%)的 QA 問答性能。
如上圖所示，DC-BERT 自底向上分為如下三個部分：
Dual-BERT component
DC-BERT 框架包含兩個 BERT 模型，分別對問題和每個檢索得到的文檔進行編碼。
在訓練期間，算法將更新兩個 BERT 模型的參數以優化學習目標;
訓練模型后，我們會對所有文檔進行預編碼，并將其編碼存儲在離線緩存中;
在測試期間，我們只使用在線 BERT 模型對問題進行一次編碼，并從緩存中讀出由 retrieve 模塊檢索得到的所有候選文檔的緩存編碼。
這樣做的優點在于 DC-BERT 只對 Query 進行一次編碼，從而降低了底層 BERT 的編碼計算成本。
Transformer component
通過 Dual-BERT component模塊，獲取到問題的編碼? 和文檔編碼? ?，其中? 是詞嵌入的維數，? 和? 分別是問題和文檔的長度。由于 rerank 是預測文檔與問題的相關性，因此引入了一個帶有訓練 global embeddings 的Transformer 組件來使問題和文檔進行交互。
具體來講，全局 position embeddings 和 type embeddings 被加入到問題和文檔的頂層編碼中，用預訓練 BERT 的 position embeddings 和 type embeddings 進行初始化，之后送入 Transformer 層進行深度交互，并在訓練過程中進行更新。
Classifier component
DC-BERT 框架將 ReRank 任務作為一個二分類任務，通過計算候選文檔是否與該問題相關來進行重排序。如下：
（向右滑動查看完整公式）
其中，? 是問題和候選文檔對；? 和? 分別是問題和文檔的? token 經過 Transformer 模塊的輸出（經過交互后的輸出）。
這篇論文的核心思路是采用兩個 BERT 模型，一個 offline 模型提前向量化；一個online 的模型實時在線計算 query 的詞級別向量表示，最后再用一層 Transformer 做線上相關性預測。
ColBERT
論文名稱：SIGIR 2020 | ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT
arxiv地址：
https://arxiv.org/pdf/2004.12832.pdf
ColBERT 提出了一種新穎的后期交互范式。為了同時兼顧匹配的效率和doc中的上下文信息，ColBERT 提出了基于上下文（contextualized）的后期交互的排序模型，用于估計查詢 query 和文檔 doc 之間的相關性。query 和doc 分別通過各自的 encoder 編碼，得到兩組 token level 的 embedding 集合；然后，評估 query 和 doc 中的每個 item 的關聯，得到快速排序的目的。
ColBERT 的模型結構整體還是類似于 Siamese 結構，分為 Query 端和 Doc 端，最后在進行交互計算文本分相似度。模型主體上分為 Query Encoder 、Document Encoder? 、以及之后的 Late Interaction 部分。
每個查詢嵌入都通過 MaxSim 運算符與所有文檔嵌入進行交互，該運算符會計算最大相似度(如余弦相似度)，并且這些運算符的標量輸出會在查詢條件中相加。這種范例使 ColBERT 可以利用基于 LMs的深度表示，同時將離線編碼文檔的成本轉移到所有排序文檔中，并一次攤銷編碼查詢的成本。
Query Encoder
Query Encoder計算如下:
（向右滑動查看完整公式）
通過在查詢 query 之前添加特殊標記?，在文檔之前添加另一個標記?，來區分與查詢和文檔相對應的輸入序列。BERT 是編碼器，CNN 是做維度變換，用來對 BERT 輸出降維，Normalize 為了之后計算余弦相似度而做的正則化處理。
值得注意的是，文章對 query 填充掩碼標記的另外一個目的是做 query augmentation，這一步驟允許 BERT 在與這些掩碼相對應的位置上生成基于查詢的新嵌入，這一機制旨在對 query 中新術語或者重要詞進行重新編碼學習。
Document Encoder
結構與query encoder類似，主要區別如下：
添加篩選器 Filter。因為 Doc 一般比較長，Filter 通過一個預定義的列表對文檔中一些特殊的 token 以及標點符號進行過濾。
沒有添加 mask token。
（向右滑動查看完整公式）
Late Interaction
這一步操作則是針對與Representation-Based方法的改進，對 query 和 doc 的信息進行了交互，具體公式如下：
計算 query 中每個 term 與 doc 的每個 term 的最大相似度，然后累加得到 score。由于之前進行過 Normalize，我們只需要計算 inner-products 得到的即為余弦相似度。
實驗結論
文章采用了 Microsoft 于 2016 年引入的閱讀理解的數據集 MS MARCO，它是從網頁中收集的800萬個段落的集合，這些段落是從必應收集到100萬個實際查詢的結果。
通過實驗數據對比可以看出，ColBERT 的效果比傳統 ConvKNRM 明顯要好，此外檢索的速度比 BERT-base 模型要快幾個數量級。
Poly-encoders
論文名稱：ICLR 2020 | Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring
arxiv地址：
https://arxiv.org/pdf/1905.01969.pdf
在 BERT 興起之后，基于 concat 的 self-attention 模型大量涌現。如下圖所示，query 和 candidate 拼成一句話，使得模型可以對 query 和 doc 進行深度交互，充分發揮 BERT 的 next sentence 任務的作用。本篇論文實現的交互式匹配(Cross-encoder)也是基于這種架構。交互式匹配的核心思想是則是 query 和 candidates 時時刻刻都應相互感知，信息相互交融，從而更深刻地感受到相互之間是否足夠匹配。
相較于 Siamese Network (Bi-encoder)，這類交互式匹配方案可以在Q(Query)和D(Doc)之間實現更細粒度的匹配，所以通常可以取得更好的匹配效果。但是很顯然，這類方案無法離線計算candidates 的表征向量，每處理一個 query 都只能遍歷所有(query, candidate) 的 pairs 依次計算相關性，這種時間和計算開銷在工業界是不被允許的。
模型結構
總的來說，本文是對速度快但質量不足的 Bi-encoder 架構和質量高但速度慢的 Cross-encoder 架構的一種折中，其基本結構如下圖：
Poly-encoder的思想非常簡單。將給定的候選標簽用Bi-encoder中的一個向量表示，從而可以緩存候選 doc 的內容以加快推理時間。在推理階段，將 query 的多種語義編碼利用 attention 機制與候選 content 共同作用，從而可以提取更多信息。content 是 doc 文本經過離線 Candidate Encoder 編碼得到語義向量。
具體來講：
Poly-encoder首先是通過初始化多個attention模塊，對每一個query產生不同的，以此獲取 query 中一詞多義或切詞帶來的不同語義信息；
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將這些具有相同維度的query語義向量進行動態組合成最終的；
（向右滑動查看完整公式）
最后計算? 與每一個由 Bi-encoder 編碼的候選? 的匹配程度。
很顯然，Poly-encoder 架構在實際部署時是可以離線計算好所有 candidates 的向量?，線上部分只需要計算 query 對應的 m 個? 向量，再通過簡單的 dot product 就可以快速計算 query 對應每個 candidate 的動態的得分?。看起來 Poly-encoder 享有 Bi-encoder 的速度，同時又有實現更精準匹配的潛力。
實驗效果
本文選擇了檢索式對話數據集 ConvAI2、DSTC 7、Ubuntu v2 以及Wikipedia IR 數據集進行實驗。負采樣方式為：在訓練過程中，使用同一個 batch 中的其他 query 對應的 response 作為負樣本，而 Cross-encoder 的負采樣方式為：在開始訓練之前，隨機采樣 15 個 responses 作為負樣本[2]。
實驗結果已經表明 Poly-encoder 明顯優于 Bi-encoder架構，且性能逼近 Cross-encode 架構的效果。在檢索耗時方面，其速度比 Cross-encoder 足足快了約 2600-3000倍！
本文提出的 Poly-encoder 的核心思想雖然非常簡單，但是卻十分有效，確實在很多場景下可以作為 Bi-encoder 的替代，甚至在一些對速度要求較高的場景下可以作為 Cross-encoder 的替代。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】2020深度文本匹配最新进展：精度、速度我都要！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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