Soft-Masked BERT 一種新的中文糾錯(cuò)模型
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號??????
人工智能大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí) 公眾號：datayx
今年，字節(jié)AI-Lab與復(fù)旦大學(xué)合作提出了一種中文文本糾錯(cuò)模型：Soft-Masked BERT[1].這項(xiàng)工作發(fā)表在了ACL 2020上，由于論文并沒有開源代碼，所以我將對這篇論文進(jìn)行解讀與復(fù)現(xiàn)。
問題提出：
中文文本糾錯(cuò)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)槟Ｐ鸵氆@得令人滿意的解決方案，就必須具備人類水平的語言理解能力。比如：
eg1 Wrong：埃及有金子塔。Correct: 埃及有金字塔。
eg2 Wrong: 他的求勝欲很強(qiáng)，為了越獄在挖洞。Correct: 他的求生欲很強(qiáng)，為了越獄在挖洞。
eg3 Wrong: 他主動拉了姑娘的手, 心里很高心。Correct: 他主動拉了姑娘的手, 心里很高興。
在Soft-Masked BERT被提出之前，最好的方法是先通過在句子的每個(gè)位置建立基于BERT的語言表示模型，再從候選字符列表中選擇一個(gè)字符進(jìn)行修正。然而，BERT使用了mask的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，沒有足夠的能力來檢測每個(gè)位置是否存在誤差（只有15%的錯(cuò)誤被找出），所以這種方法的精度不夠好。
Soft-Masked BERT解決方案：
使用兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，一個(gè)用于錯(cuò)誤檢測；另一個(gè)基于BERT進(jìn)行糾錯(cuò)。
Detection Network
Detection Network通過雙向的GRU來實(shí)現(xiàn):
構(gòu)建Detection_Network中的網(wǎng)絡(luò)層與實(shí)例化代碼:
Soft Masking Connection
Correction Network
該層主要的結(jié)構(gòu)就是Bert模型，其中有12個(gè)Encoder層，以整個(gè)序列作為輸入。每個(gè)block包含一個(gè)多頭部的self-attention操作，然后接一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)：
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
論文中使用的數(shù)據(jù)集有3個(gè)：
Chinese Spelling Check Task（CSC）數(shù)據(jù)集：選擇了其中《對外漢語測試》的作文部分（SIGHAN）;
News Title數(shù)據(jù)集：來自于今日頭條app中的文章的標(biāo)題部分;
5 million news titles數(shù)據(jù)集：從一些中文新聞app中爬取，該數(shù)據(jù)集只用來fine-tuning
其中公開數(shù)據(jù)集為Chinese Spelling Check Task數(shù)據(jù)集[2]，包含1100個(gè)文本和461種錯(cuò)誤（字符級別）.
可以看出，在CSC數(shù)據(jù)集的測試中，Soft-Masked BERT模型的效果基本上都是比其他Baseline模型的效果要好。
而在Detection部分，HanSpeller++模型的精準(zhǔn)率要高于Soft-Masked BERT模型的精準(zhǔn)率，且Correction部分HanSpeller++模型的精準(zhǔn)率也高于Soft-Masked BERT模型的精準(zhǔn)率.
這是因?yàn)镠anSpeller++模型中有許多人工添加的規(guī)則與特征，這些人工添加的規(guī)則與特征能在Detection部分過濾錯(cuò)誤的識別，雖然這種人工規(guī)則與特征效果很好，但這種方式需要很多人工成本，而且泛化性也不好.
綜上，在SIGHAN數(shù)據(jù)集的測試集上，Soft-Masked BERT模型的效果是最優(yōu)的。
此外作者還用實(shí)驗(yàn)證明了:
fine-tuning的數(shù)據(jù)集（在5 million news titles數(shù)據(jù)集上）的規(guī)模越大，fine-tuning之后的模型在CSC任務(wù)中的效果也會越好;
消融對比研究，證明該提出的模型每一部分都是不可或缺的.
關(guān)于以上內(nèi)容：
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參考
^[1] https://arxiv.org/pdf/2005.07421.pdf
^http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/sighan7csc.html
^https://github.com/shibing624/pycorrector
^https://zhuanlan.zhihu.com/p/164873441
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