作者：陳安東，中央民族大學，Datawhale成員

對于剛入門NLP的伙伴來說，看到NLP任務很容易覺得眼花繚亂，找不到切入點。總的來說，NLP分為五大類無數小類，雖然種類繁多，卻環環相扣。無論我們一開始學習的是什么方向，當做過的東西越來越多，學習范圍越來越大的時候，總可以形成閉環。

這一次，我們從教機器做閱讀理解題起航，介紹用火到“出圈”的Bert和常見數據集入手NLP的整體流程。

NLP五大類別

從機器閱讀理解起步

什么是機器閱讀理解？形式就像下圖：

答案是機器做出的

怎么樣，是不是感覺很酷！讓我們的模型來做閱讀理解題目，好似機器有了人類理解的能力。當然，也不能太樂觀，現在機器閱讀理解任務還在逐步探索階段。在訓練方式上，對于不同機器閱讀理解數據集，就會有對這個任務的不同解法。對于機器閱讀理解任務，我們將其分為三個類型。難度逐步上升：

• 簡單問題：對答案的簡單匹配和抽取

• 復雜問題：加入推理

• 基于對話的問答系統：自由問答和特定任務場景的問答

可以看出，如果答案在文章內可以清晰的找到，那么模型就不需要生成答案，只需要將答案抽取出來就好了，這樣的任務是簡單的，可以使用SQuAD 1.0學習。

更近一步，有些閱讀理解的問題中是沒有答案的，正確的答案就是不回答，這種行為更接近智能，任務也變的更困難，需要用SQuAD 2.0學習。

此外還有對話系統，它的答案要和實時場景相匹配所以難度更高，這里主要討論前兩種。

繞不開的SQuAD數據集

上面關于機器閱讀理解描述中，我們反復提及用SQuAD數據集進行訓練。對于想要從事相關方向的同學來說，這個數據集幾乎是繞不過的。

SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)是斯坦福大學通過眾包的方式來構建的一個機器閱讀理解數據集。本質上，這就是一個大規模的英文閱讀理解數據集，現在做和英文的閱讀理解相關所有任務，都用它。

數據開源地址：https://gas.graviti.cn/dataset/hello-dataset/SQuAD_v2?utm_medium=0725datawhale

數據集現在有SQuAD1.0 和 SQuAD2.0兩個版本，適用于不同的研究場景：

SQuAD1.0

1.0版本的數據集中包含107,785的問題以及對應的536篇文章。文章源自維基百科上的一系列文章。

與之前其他數據集的區別：相較于以前的閱讀理解數據集，SQuAD更大，包含的文章內容也更多。其具體的形式是，SQuAD的答案是短語或者一段話，而不再是一個單詞。答案里面包含的信息增多了，所以任務的難度也增加了。

特點：閱讀理解的所有答案，都可以在文章中完全可以找到(答案可以從文章中完全copy過來)。并且文中的答案是不能是跨行的。也就是說答案是文章指定的一個區間。所以，SQuAD的答案生成是抽取式的。

數據集示例如下：

SQuAD2.0

在閱讀理解中，遇到有些問題無法通過閱讀現有文章的內容來回答，該怎么辦？

有些信息我們無法通過文章找到，在使用1.0版本的數據集中，模型遇到了那些無法回答的問題，也會強制給出一個回答，這樣的情況顯然不夠智能。所以在2.0版本的數據集中，增加了50,000條沒有答案的問題，通過這個數據集中，希望模型可以學會對于沒有答案的問題不作回答。也就是說希望我們的模型要有“知道自己不知道”的能力。

2.0版的數據集形式就如上面圖片所示，上面的圖片中展示的兩個問題都是沒有答案的，沒有答案的問題不回答才是正確的。

總結來說，SQuAD是一個主流的抽取式的英語閱讀理解數據集。現在大家都在SQuAD2.0上刷榜。

通過上面的榜單可以看到，在SQuAD2.0這個數據集中，前五名的模型獲得的效果已經遠超人類。如果將這些模型做一個分析，可以說每個模型里面都裝著一個Bert。

淺說BERT

Bert這個預訓練模型，在2021年的今天應該是當之無愧的”網紅“。作為一個入門的介紹，這里先講Bert在原論文中是如何被訓練的。之后介紹SQUAD數據集是如何與Bert結合的。

從結構角度來說，Bert是由Transformer的Encoder(編碼器)構成的。通過強大的編碼能力，可以將語言映射在一個向量空間中，將單詞表示為向量，也就是大家常說的Embedding(詞向量)。Bert的所做的就是，輸入一個句子，基于任務然后吐出來一個基于訓練任務的詞向量(embedding)。

知道Bert是什么，那么下面就介紹一下Bert在原論文中的兩種訓練方式。

兩個訓練方法

① Masked LM

將一句話輸入之后，隨機mask掉一個單詞，具體mask的方式就是將那個詞替換為[MASK]這個符號，然后再mask位置的輸出接到一個簡單的線性分類器當中。我們希望的是一個簡單的線性分類器可以得到正確的答案。如果簡單的分類器可以輸出正確的答案，就說明這個embedding(詞向量)的效果相當的好

② Next Sentence Prediction

預測輸入的兩個句子是不是一句話

輸入兩句話，然后Bert輸出的是單詞的embedding(詞向量)。這時從圖中可以看出，有兩個特殊的輸入單詞———SEP和CLS。SEP這個單詞的意思就是告訴Bert，左右的兩個句子是分開的。CLS這個單詞的意思就是告訴Bert，這里是要做一個分類任務。然后將這個CLS輸出的embedding放入一個簡單的分類器中(simple linear)來預測兩個句子是不是一句話。如何可以分辨的很好，說明了Bert對于語句相似性有很好的的表示效果。

在Bert的完整訓練過程中，這兩個訓練任務是都要有。這樣可以訓練出性能優秀的Bert。

在Bert里為了完成不同的任務，設計了不同的特殊單詞。這里順便做一下總結：

• [CLS]：告訴模型要做分類任務，其中最后一層的第一個embedding作為分類任務的presention。

• [SEP]：告訴Bert左右兩邊的輸入是不同的。

• [UNK]：沒出現在Bert字典里的字會被這個單詞替代。

• [PAD]：zero padding，將長度不同的序列補充為固定長度，方便做batch運算。

• [MASK]：未知遮罩

用Bert做機器閱讀理解

現在我們已經知道了SQuAD這個數據集以及模型Bert。現在就可以通過Bert和SQuAD來做機器閱讀理解了。

接下來詳細說一說在Bert中，如何在SQuAD上解決閱讀理解這個問題的。

在原始的Bert任務中，就已經利用SQuAD來做閱讀理解任務了。它使用了SEP的這個特殊單詞，將Qury(問題)和Document(文章)一起作為輸入。然后在Bert中獲取良好的embedding(詞向量)，然后將這個embedding(詞向量)的結果接入一個分類器，分別得到答案在文章中位置的id和結束位置的id。因為SQuAD數據集中的答案是可以直接在文章中抽取出來，所以得到答案起始位置的id和結束位置的id可以直接抽取出正確的答案。

我們使用文章一開始那個例子給大家舉例。當我將文章和問題輸入給Bert之后，將Bert輸出的Embedding(詞向量)接入到一個閱讀理解任務的模型中(這個模型可以先忽略，對于Bert來說，不同的任務會不同的模型來輔助)。我們發現，輸出的結果是'雪'和‘藻’在文本中的位置65和67。然后我們將65-67這三個字抽取出來就得到了答案“雪衣藻”。

對于英文的SQuAD數據集，我們的做法和上面一模一樣。

那么對于SQuAD2.0數據集來說，這個數據集中有一些沒有答案的問題。我們對于這樣的問題解法其實和上面沒有任何區別，如果我們獲得起始位置id比結束位置id大的情況，那么這種不合理的輸出，我們就認為這個問題沒有答案。

實踐一下用Bert的效果：

#?https://gas.graviti.cn/dataset/hello-dataset/SQuAD_v2?下載數據集#?載入文本 with?open('SQuAD_v2_dev-v2.json','r',encoding='utf-8')?as?reader:input_data?=?json.load(reader)#?看看這個json格式 input_data.keys()squad_data?=?input_data['data'] print('有',len(squad_data),'個類別',)#?看一篇文章的細節 squad_data[1].keys()print('一個類有',len(squad_data[1]['paragraphs']),'篇文章')squad_data[1]['paragraphs'][1].keys()context?=?squad_data[1]['paragraphs'][1]['context']context#?拿到一個問題squad_data[1]['paragraphs'][1]['qas'][1]question?=?squad_data[1]['paragraphs'][1]['qas'][1]['question']#?得到這個題目的答案 answer?=?squad_data[1]['paragraphs'][1]['qas'][1]['answers']answer#?調用Hugging?Face?的API#?使用Hugging Face 的API。Hugging Face已經幫大家訓練好了Bert模型，大家可以直接用來做推理（記得注冊Hugging Face） #?推理API的調用指南：https://huggingface.co/docs/hub/inferenceimport?json import?requestsheaders?=?{"Authorization":?f"Bearer?{'此處用自己的API賬號'}"} ?API_URL?=?"https://api-inference.huggingface.co/models/deepset/roberta-base-squad2"def?query(payload):data?=?json.dumps(payload)response?=?requests.request("POST",?API_URL,?headers=headers,?data=data)return?json.loads(response.content.decode("utf-8"))data?=?query({"inputs":?{"question":?question,"context":?context,}} )data['answer']#?看看推理結果，和上邊的答案是不是完全一樣？

最后

這篇文章中，先是介紹了NLP的基本任務。然后以SQuAD數據集為中心，介紹了機器閱讀理解任務的一些分類，知道抽取式任務是簡單的，而問答任務是困難的。最后以Bert為例，介紹SQuAD數據集在Bert模型上是怎么解的。

本文為經典開源數據集介紹系列，數據集已上傳在開源數據平臺Graviti，閱讀原文可下載。

閱讀原文可獲取數據集

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】NLP模型BERT和经典数据集！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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