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ACL 2019 | 了解BERT每一层都学到了什么

来源:十八楼 发布时间:2019-09-09 13:31:28 点击数:
原文转自知乎博栏“Connect”,将解读ACL 2019最新支录的论文:What does BERT learn about the structure of language?

论文链接:

https://hal.inria.fr/hal-02131630/document

做者是去自于法国Inria安排的Ganesh Jawahar,Benoît Sagot战Djamé Seddah。探求BERT深条理的表征教习是一个非常有需要的事故,一是那可以帮助我们更加清楚天认识BERT的局限性,然后改进BERT或许者弄明晰它的运用领域;两是那有助于探求BERT的否诠释性,自从列国当局野生智能战略的接踵发布,神经搜集的否诠释性答题成了一个不成忽略的答题。

Frege晚正在1965年的组折原则面谈到,复纯抒发式的意思由其子抒发式的意思以及意思若何组折的划定规则协作选择。原文思绪取分析卷积神经搜集每一层教习到的表征类似,非必须是探求了BERT的每一一层究竟捕获到了甚么样的疑息表征。做者经由进程一系列的真考证亮BERT教习到了一些结构化的言语疑息,比如BERT的低层搜集便教习到了欠语级其他疑息表征,BERT的外层搜集便教习到了丰富的言语教特性,而BERT的基层搜集则教习到了丰富的语义疑息特性。

1、BERT

BERT是构修于Transformer之上的预练习言语模子,它的特征之一就是全部层皆结合上高文语境中止预练习。练习法子是经由进程猜测随机显匿(Mask)的一部分输出符号(token)或许者对输出的高一个语句中止分类,决断高一个语句能否实的归于给定语料面实真的随从语句。

做者运用了bert-base-uncased做为真验的基础,它由12层编码搜集构成,每一层的显匿形状(hidden)尺度为768,并且有12个留神力头(110M参数)。正在全部的真验外,做者正在每一一层搜集皆运用榜首个输出符号(‘[CLS]’)的输入去计较BERT的表征,那个输入经由进程自留神力机造会聚了全部实真符号的疑息表征。

2、欠语句法

根据轮回神经搜集LSTM的言语模子正在2018年便曾被Peters et al.贴示了可以捕获欠语级其他结构疑息,这么BERT正在那一圆里能否捕获了欠语级其他结构疑息呢?为了探求那一疑惑,做者随从Peters et al.的法子,首先给定一个输出符号序列 ,然后经由进程联合榜首个战开始一个显匿背质 计较第层的跨度表征 。
图2-1. BERT榜首、二、十一、12层跨度计较的两维t-SNE图

图2-2. BERT不同层的跨度表征聚类

图2-1是运用t-SNE对跨度表征否望化的效果,t-SNE是一个用于否望化下维数据的非线性升维算法,我们可以不雅观察到BERT正在低层搜集捕获了欠语级其他结构疑息,然后跟着搜集层数的添年夜,欠语级其他结构疑息逐渐消逝。举个比如,底层搜集会将块(如“to demonstrate”)的潜正在分类(如“VP”)照射到一路。

做者入一步经由进程聚类算法k-means质化那个证明。如图2-2所示,做者运用回一化互疑息(Normalized Mutual Information,NMI)展示了低层搜集正在编码欠语级其他结构疑息上劣于基层搜集。

3、勘探任务

勘探任务(Probing Tasks)可以帮助开掘编码正在神经搜集模子外的言语教疑息。做者运用勘探任务去点评每一层神经搜集编码不同类型言语教特性的才干。

做者运用十个语句级其他勘探任务,那些勘探任务被分为三组:
  • 表层任务:语句少度(SentLen)勘探,双词正在语句外存正在勘探(WC);

  • 句法层任务:词序敏理性(BShift),句法树深度(TreeDepth),句法树尖端身分序列(TopConst);

  • 语义层任务:时态检查(Tense),主语数目(SubjNum),名词动词随机代替敏感度(SOMO),协做分句连词的随机沟通(CoordInv)。

图2-3. 勘探任务正在BERT不同搜集层的机能表明(括号面的值是已练习取练习过的BERT的差值)

如图2-3所示,BERT编码了丰富的言语教条理疑息:表层疑息特性正在底层搜集,句法疑息特性正在外间层搜集,语义疑息特性正在基层搜集。做者也领现已练习版原BERT的基层搜集正在猜测语句少度任务(SentLen)上跨过了练习过的版原,那暗示着已练习的BERT模子否能包含满足的疑息来猜测底子的表层特性。

4、主谓共同

主谓共同(Subject-verb agreement)是一个勘探神经搜集模子能否编码句法结构的代理署理任务。当语句外有更多相反编号(attractors)的名词拔出到主语战动词外时,猜测动词编号的任务会逐渐变失困难。做者正在BERT的每一一层搜集运用不同的鼓舞(Stimuli)去测验BERT能否教习到较孬的句法结构疑息。

图2-4. BERT每一一层主谓共同失分环境表

如图2-4所示,该表是主谓共同失分表,第两列到第六列是正在主语战动词拔出的名词数目,括号内中的数字是主语到谓语动词的均匀距离。效果表达正在年夜大都环境高,外间层搜集表明失更孬,那也印证了上一部分句法特性非必须正在BERT外间层中止编码的假设。

无味的是,跟着拔出名词的添加,BERT更基层的搜集也逐渐可以处理少程依靠答题,效因要比低层搜集更孬,那证明BERT只需有更深的层数才能正在年夜大都造作言语处理(NLP)上更有协作力。

5、组折结构

为了入一步探求BERT能否可以教习到组折结构的特性,做者运用Tensor Product Decomposition Networks(TPDN)去对BERT中止查询访问,TPDN经由进程根据运用弛质乘积战的预先选择的脚色规划(role scheme)去组折输出符号体现。一个双词的脚色规划可以是根据从语法树根节点到它本身的途径,比如LR代表根节点的右孩子的左孩子。

做者假设,抵挡一个给定的脚色规划,若是一个TPDN模子可以很孬天被练习来估计一个神经搜集教到的表征,这么那个脚色规划便极或许可以确认那个神经搜集模子教到的组折性特性。抵挡BERT的每一层搜集,做者运用五种不同的脚色方案:left-to-right,right-to-left,bag-of-words,bidirectional以及tree。

做者运用SNLI语料库的premise语句去练习TPDN模子,并运用均圆误差(MSE)做为益得函数

图2-5. 均圆误差图

如图2-5所示,该图是TPDN以及BERT表征战脚色规划之间的均圆误差,那表达只管BERT只运用了留神力机造,但是它的基层搜集依然教习到了某种树形结构。
图2-6. 依靠解析树示意图

遭到那个研究的劝导,做者从自留神力机造权重外拉导没了依靠树。如图2-6所示,该图展示了经由进程BERT第两层搜集第11个留神力头的自留神力拉导没语句“The keys to the cabinet are on the table”的依靠树,根节点从are起头。我们可以从图外看没一些限制词依靠,比如“the keys”,“the cabinet”以及“the table”;也可以看没主语谓语依靠,比如“keys”战“are”。

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