本文以通俗易懂的語言介紹了百度提出的 持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解框架 ERNIE 的基本原理，和利用 ERNIE 來解決下游 NLP 任務(wù)的過程。

一、簡(jiǎn)介

人工智能這個(gè)古老而又年輕的學(xué)科，正在經(jīng)歷一場(chǎng)由深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)的革命。深度學(xué)習(xí)最早在圖像和語音領(lǐng)域取得成功，人們發(fā)現(xiàn)在解決這兩個(gè)領(lǐng)域的問題時(shí)，各類基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法大大超越了其它傳統(tǒng)方法的效果。隨后這樣的變革也發(fā)生在了自然語言處理 （NLP） 領(lǐng)域。時(shí)至今日，人們?cè)谔幚?NLP 任務(wù)時(shí)，例如詞法分析、語言模型、機(jī)器翻譯等，通常會(huì)選擇構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決，這已形成了一種范式。不過，不同任務(wù)所適用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能千差萬別，人們要把相當(dāng)大的精力放在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)或者選擇上來，這無疑增加了深度學(xué)習(xí)的使用成本。

近年來，語義表示（language representation）技術(shù)的發(fā)展，使得 “預(yù)訓(xùn)練－微調(diào)” 作為解決NLP任務(wù)的一種新的范式開始出現(xiàn)。一個(gè)通用的表示能力強(qiáng)的模型被選擇為語義表示模型，在預(yù)訓(xùn)練階段，用大量的語料和特定的任務(wù)訓(xùn)練該模型，使其編碼海量的語義知識(shí)；在微調(diào)階段，該模型會(huì)被加上不同的簡(jiǎn)單輸出層用以解決下游的 NLP 任務(wù)。

早期較為著名的語義表示模型包括ELMo 和 GPT ，分別基于雙層雙向LSTM和Transformer Decoder框架，而真正讓語義表示技術(shù)大放異彩的是BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 的提出。BERT以Transformer Encoder為骨架，以屏蔽語言模型 （Masked LM） 和下一句預(yù)測(cè)（Next Sentence Prediction）這兩個(gè)無監(jiān)督預(yù)測(cè)任務(wù)作為預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，用英文Wikipedia和Book Corpus的混合語料進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)訓(xùn)練模型。結(jié)合簡(jiǎn)單的輸出層，BERT提出伊始就在11個(gè)下游NLP任務(wù)上取得了 SOTA（State of the Art）結(jié)果，即效果最佳，其中包括了自然語言理解任務(wù)GLUE和閱讀理解SQuAD。

可以看到，用語義表示模型解決特定的NLP任務(wù)是個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的過程。因此，語義表示模型的預(yù)訓(xùn)練階段就變得十分重要，具體來說，模型結(jié)構(gòu)的選取、訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練方法等要素都會(huì)直接影響下游任務(wù)的效果。當(dāng)前的很多學(xué)術(shù)工作就是圍繞預(yù)訓(xùn)練階段而展開的，在BERT之后各種語義表示模型不斷地被提了出來。

ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）是百度提出的語義表示模型，同樣基于Transformer Encoder。相較于BERT，其預(yù)訓(xùn)練過程利用了更豐富的語義知識(shí)和更多的語義任務(wù)，在多個(gè)NLP任務(wù)上取得了比BERT等模型更好的效果。

項(xiàng)目開源地址：https：／／github．com／PaddlePaddle／ERNIE

該項(xiàng)目包含了對(duì)預(yù)訓(xùn)練，以及常見下游 NLP 任務(wù)的支持，如分類、匹配、序列標(biāo)注和閱讀理解等。

二、基本原理Transformer Encoder

ERNIE 采用了 Transformer Encoder 作為其語義表示的骨架。Transformer 是由論文Attention is All You Need 首先提出的機(jī)器翻譯模型，在效果上比傳統(tǒng)的 RNN 機(jī)器翻譯模型更加優(yōu)秀。

Transformer 的簡(jiǎn)要結(jié)構(gòu)如圖1所示，基于 Encoder－Decoder 框架， 其主要結(jié)構(gòu)由 Attention（注意力） 機(jī)制構(gòu)成：

Encoder 由全同的多層堆疊而成，每一層又包含了兩個(gè)子層：一個(gè)Self－Attention層和一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Self－Attention 層主要用來輸入語料之間各個(gè)詞之間的關(guān)系（例如搭配關(guān)系），其外在體現(xiàn)為詞匯間的權(quán)重，此外還可以幫助模型學(xué)到句法、語法之類的依賴關(guān)系的能力。

Decoder 也由全同的多層堆疊而成，每一層同樣包含了兩個(gè)子層。在 Encoder 和 Decoder 之間還有一個(gè)Encoder－Decoder Attention層。Encoder－Decoder Attention層的輸入來自于兩部分，一部分是 Encoder 的輸出，它可以幫助解碼器關(guān)注輸入序列哪些位置值得關(guān)注。另一部分是 Decoder 已經(jīng)解碼出來的結(jié)果再次經(jīng)過Decoder的Self－Attention層處理后的輸出，它可以幫助解碼器在解碼時(shí)把已翻譯的內(nèi)容中值得關(guān)注的部分考慮進(jìn)來。例如：將“read a book”翻譯成中文，我們把“book”之所以翻譯成了“書”而沒有翻譯成“預(yù)定”就是因?yàn)榍懊鍾ead這個(gè)讀的動(dòng)作。

在解碼過程中 Decoder 每一個(gè)時(shí)間步都會(huì)輸出一個(gè)實(shí)數(shù)向量，經(jīng)過一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接層后會(huì)映射到一個(gè)詞典大小、被稱作對(duì)數(shù)幾率（logits）的向量，再經(jīng)過 softmax 歸一化之后得到當(dāng)前時(shí)間步各個(gè)詞出現(xiàn)的概率分布。

圖 1 Transformer 的簡(jiǎn)要結(jié)構(gòu)圖

Transformer 在機(jī)器翻譯任務(wù)上面證明了其超過 LSTM／GRU 的卓越表示能力。從 RNN 到 Transformer，模型的表示能力在不斷的增強(qiáng)，語義表示模型的骨架也經(jīng)歷了這樣的一個(gè)演變過程。

如圖2所示，該圖為BERT、GPT 與 ELMo的結(jié)構(gòu)示意圖，可以看到 ELMo 使用的就是 LSTM 結(jié)構(gòu)，接著 GPT 使用了 Transformer Decoder。進(jìn)一步 BERT 采用了 Transformer Encoder，從理論上講其相對(duì)于 Decoder 有著更強(qiáng)的語義表示能力，因?yàn)镋ncoder接受雙向輸入，可同時(shí)編碼一個(gè)詞的上下文信息。最后在NLP任務(wù)的實(shí)際應(yīng)用中也證明了Encoder的有效性，因此ERNIE也采用了Transformer Encoder架構(gòu)。

圖2 BERT、GPT 與 ELMo