文 | 小軼

綜述，往往是了解一個子領(lǐng)域最為高效的起點。然而，對于AI這樣一個日新月異高速發(fā)展的行業(yè)，時效性也自然地成為了我們選擇綜述的衡量指標之一。即使一篇 AI 綜述具有超高 citation，如果它寫于 20 年前，那對今天的我們來說，這份綜述的總結(jié)必然是不夠全面的。那么，站在 NLP 發(fā)展軌跡中的此時此刻，哪些綜述是當前最值得閱讀的呢？

本文參考了 Elvis Saravia 相關(guān)主題的 twitter[1]，以及其他網(wǎng)友的推薦，為大家整理了 13 篇高質(zhì)量綜述，囊括了該細分領(lǐng)域的最新發(fā)展現(xiàn)狀。其中有幾篇，賣萌屋已經(jīng)在往期推送中為大家介紹過了。如果大家對其他某篇特別感興趣，也可以在評論區(qū)留言，點贊數(shù)量較多的話，賣萌屋作者團隊會在日后的推送中獻上該文的詳細解析。

Transformer 相關(guān)

改良理論總結(jié)

首先是繞不開的 Transformer 系列。自 Transformer 在17年底被提出后，又涌現(xiàn)了大量Transformer的變體，各自從不同的角度來改良Transformer。據(jù)不完全統(tǒng)計，以改進 Transformer 為主題的論文，已有 200+ 篇。

其實從去年開始就已經(jīng)陸續(xù)有了幾篇 Transformer 相關(guān)的綜述文章，賣萌屋也有過相關(guān)的推送。譬如，子龍小哥哥的這篇《Transformer哪家強？Google爸爸辨優(yōu)良！》，講的是去年年底谷歌推出的一份 Transformer 綜述。Sherry 也寫過《誰才是Transformer家族中的最強王者？谷歌告訴你答案》，這篇更于側(cè)重實驗論證，而非理論小結(jié)：通過實驗比較了各類對 Transformer的改進方式，發(fā)現(xiàn)“最有效的改進反而是那些簡單而細節(jié)的變化：比如替換成GeGLU激活函數(shù)，使用RMS正則化等；而反觀模型上的改進，很少的方法可以推廣到所有任務中”。

在諸多 Transformer 綜述中，我們最為推薦的是以下這篇：

論文標題：
A Survey of Transformers
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2106.04554

來自于復旦邱錫鵬老師的團隊，6月15日剛剛發(fā)表在arxiv上，應該是當前最新、最全面的 Transformer 綜述了。和之前綜述相比，這篇文章以Transformer各結(jié)構(gòu)模塊為脈絡進行總結(jié)（如下圖所示），結(jié)構(gòu)會更加清晰一些。

下游任務應用指南

上面這一篇主要是從理論角度進行總結(jié)，但在實際應用中可能還是不太清楚應該采用怎樣的架構(gòu)。如果你有類似的問題，不妨閱讀以下這篇，可能會有所啟發(fā)：

論文標題：
The NLP Cookbook: Modern Recipes for Transformer based Deep Learning Architectures
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2104.10640

這篇文章是基于任務場景進行總結(jié)的，相當于一個 Transformer 應用指南了。今年4月發(fā)表在arxiv上，也是時效性非常強的文章了。

另外再推薦一篇發(fā)表于今年 IJCAI'21 的 survey。這篇是專門講預訓練語言模型在文本生成上的應用。做生成的同學可以看一看：

論文標題：
Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2105.10311

輕量 Transformer

基于 Transformer 的模型往往規(guī)模宏大，訓練時間也比較長。實際應用時，往往限于實驗條件和落地場景，需要對其進行改造以提高運算效率、壓縮模型規(guī)模。以下兩篇綜述，對于如何提高 Transformer 效率的方法進行了總結(jié)：

論文標題：
A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2103.14636

論文標題：
Efficient Transformers: A Survey
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2103.14636

關(guān)于輕量 Transformer，賣萌屋往期也有不少相關(guān)推送，這里推薦兩篇其中較新的：《超硬核 ICML’21 | 如何使自然語言生成提速五倍》（五星推薦(? ??_??)?），以及《Transformer太大了，我要把它微調(diào)成RNN》。

視覺 Transformer

與NLP領(lǐng)域不同，隔壁CV界長期占主導地位的還是 CNN 系列的框架。直到去年，我們無敵的 Transformer 開始向 CV 界滲透。在下圖時間軸中，羅列了 Transformer發(fā)展歷程中的幾大里程碑，其中視覺 Transformer 模型被標為紅色。

下面這篇綜述對視覺 Transformer 模型做了總結(jié)。對這個新興方向感興趣的話，不妨以它作為深入了解的起點：

論文標題：
A Survey on Visual Transformer
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2012.12556

但這篇文章寫于今年年初，有不少今年新出的相關(guān)工作并未囊括，其中就包括今年大火的、霸榜了 CV 各大榜單的 Swin Transformer（關(guān)于 Swin Transformer的介紹，可以參閱《屠榜CV還不是這篇論文的終極目標，它更大的目標其實是……》）。

GNN

圖神經(jīng)網(wǎng)絡也是現(xiàn)在大火的方向。在所有能跟邏輯結(jié)構(gòu)之類、能跟圖結(jié)構(gòu)扯上點關(guān)系的子領(lǐng)域，似乎只要在模型架構(gòu)里接個 GNN，一篇 paper 就差不多成了 (:з」∠)

關(guān)于GNN的綜述，我們推薦以下兩篇：

論文標題：
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/1901.00596

論文標題：
Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A Survey
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2106.06090

其中最為經(jīng)典、citation最高的是第一篇，發(fā)表于19年底，如今引用量已有1600+；篇幅也比較短（22頁）。第二篇是今年最新的綜述，篇幅有127頁之多。

對于初學者還是更推薦第一篇，可以配合下面這個視頻共同食用。這個教學視頻是李宏毅老師的 TA 補充課程，非常初學者友好。

GNN 教學視頻：
https://www.youtube.com/watch?v=eybCCtNKwzA

文本增強

數(shù)據(jù)增強，簡單來說就是構(gòu)造新數(shù)據(jù)、擴大數(shù)據(jù)量的技術(shù)。那在 NLP 領(lǐng)域，就是構(gòu)造新的文本數(shù)據(jù)，也就是所謂的“文本增強”。現(xiàn)在文本增強已經(jīng)有很多現(xiàn)成的工具庫了。對于數(shù)據(jù)稀疏的場景，都可以試一試文本增強，往往能獲得意想不到的效果。在我們上月的推送《謝撩，人在斯坦福打SoTA》中，Jazon 小哥哥就是巧妙地應用了文本增強的方法，一不小心就把 CS224n 大作業(yè)刷成了 SoTA。

文本增強的綜述首推下面這篇，由 CMU 、MILA 、谷歌聯(lián)合推出，發(fā)表于今年3月：

論文標題：
A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2105.03075

這篇我們 sherry 小姐姐也已經(jīng)寫過了相關(guān)介紹：《CMU & MILA & 谷歌 | 三家巨頭發(fā)布史上最干文本增強總結(jié)》。

這里也順便給大家推薦幾個好用的文本增強工具：

• NLPAUG：https://github.com/makcedward/nlpaug

• TextAttack:https://github.com/QData/TextAttack

• Noisemix：https://github.com/noisemix/noisemix

• Textaugment：https://github.com/dsfsi/textaugment

• Niacin：https://github.com/deniederhut/niacin

• SeaQuBe:https://github.com/bees4ever/SeaQuBe

Multi-task Learning

多任務學習的相關(guān)工作其實一直都有。近期 NLP 界比較流行的做法是 multi-task + 預訓練的范式。最簡單的做法就是根據(jù)具體應用場景，在domain continual pretrain 的時候添加幾個輔助任務。比如，要訓一個會解數(shù)學題的 AI，就可以添一個輔助任務，讓模型根據(jù)題面預測對應知識點（參見《ACL'21 | 多模態(tài)數(shù)值推理新挑戰(zhàn)，讓 AI 學解幾何題》）。只要輔助任務添加得合理，一般都是能獲得性能提升的。要是設計得比較新穎，效果比較好，說不定又是一篇 paper (:з」∠)

在 multi-task 方面最為經(jīng)典的綜述是以下這篇：

論文標題：
An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/1706.05098

AI 工業(yè)落地

最后推薦這三篇與 AI 工業(yè)落地相關(guān)，并不止限于 NLP 的角度。

論文標題：
Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2106.08962

論文標題：
Requirement Engineering Challenges for AI-intense Systems Development
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2103.10270

論文標題：
Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems
原文鏈接：
https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2101.03989

第一篇主要是講如何從模型設計和硬件環(huán)境等方面提高模型效率，討論了在工業(yè)落地時應該優(yōu)先考慮哪些模型效率問題，優(yōu)先從哪些角度進行優(yōu)化等等重要問題。

第二篇探討的是 AI 落地所面臨的挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)需求、性能定義（評估問題）等等，并且給出了許多實用的 tips。

第三篇于今年年初發(fā)布，由12家工業(yè)&學術(shù)界巨頭聯(lián)合推出了一個所謂機器學習技術(shù)成熟度 量表，用于說明一個合格的 ML 產(chǎn)品要經(jīng)過哪些檢驗才能上線。關(guān)于這篇的詳細解讀可以參考往期推送《學術(shù)&工業(yè)界大佬聯(lián)合打造：ML產(chǎn)品落地流程指南》（出自親愛的白鳥鳥同學 (????)。

小結(jié)

以上就是我們?yōu)榇蠹彝扑]的 13 篇前沿綜述。僅僅 13 篇當然還遠不足以覆蓋到 NLP 研究的方方面面。如果有未提及的精品 NLP 綜述，也歡迎各位在評論區(qū)補充~

不知道大家是不是也和小軼一樣，每次翻到高質(zhì)量綜述的時候，就會有一種學習的熱情油然而生。仿佛只要啃完眼前這篇綜述，就可以進化了一樣！就讓我們一起加油 —— 啟 動 超 級 愛 學 習 形 態(tài) (? ??_??)?！

萌屋作者：小軼

之前的作者介紹是去年夕總幫我寫的，關(guān)注小屋比較久的小伙伴或許還記得：“本科畢業(yè)于北大計算機系的美少女學霸。原計劃赴美國就讀CMU的王牌碩士項目MCDS，不過因為疫情正處于gap year，于是就來和小夕愉快地玩耍啦......” 現(xiàn)在 gap year 快結(jié)束了，向大家更新一下最新動向。由于在過去一年突然感到前所未有的科研熱情，所以——我要讀博了。希望未來的日子里也能與賣萌屋的小伙伴們共同成長。不忘初心，保持發(fā)量！（知乎ID：小軼）

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[1]https://twitter.com/omarsar0/status/1406574508635525125

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的写了一篇关于 NLP 综述的综述！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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