用开源的人工标注数据来增强RoFormer-Sim
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 苏剑林
单位 | 追一科技
研究方向 | NLP、神经网络
大家知道，从 SimBERT [1] 到 SimBERTv2（RoFormer-Sim），我们算是为中文文本相似度任务建立了一个还算不错的基准模型。然而，SimBERT 和 RoFormer-Sim 本质上都只是“弱监督”模型，跟“无监督”类似，我们不能指望纯弱监督的模型能达到完美符合人的认知效果。所以，为了进一步提升 RoFormer-Sim 的效果，我们尝试了使用开源的一些标注数据来辅助训练。本文就来介绍我们的探索过程。
前情回顾
笔者发现，自从 SimBERT 发布后，读者问得最多的问题大概是：
为什么“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”相似度这么高？它们不是意思相反吗？
尤其是 RoFormer-Sim 发布之后，类似的问题几乎一两周就出现一次。此外，不止笔者自己的科学空间交流群，别的 NLP 相关的群也时不时冒出差不多的问题，说明类似的疑惑是普遍存在的。
那么，怎么理解这件事呢？
首先，“意思相反”这个认知是不对的，从相似的角度来看，只有“相似”、“不相似”的说法，并没有“相反”的说法，原则上来看，没有两个绝对毫无关联的句子，所以理论上没有哪两个句子的相似度为 0，更不用说没有明确定义的“相反”了。而恰恰相反，我们通常认为的“反义词”，从客观上来看，它们都算是比较相似的词，比如“喜欢”和“讨厌”，它们的共性多了去了：都是动词，都是描述情感倾向，用法也差不多，所以我们怎么能说这两个词“毫不相似”甚至“相反”？我们说它是反义词，是指它在某一个极小的维度下是对立关系，要注意，只是某个维度，不是全部，所以意味着我们这种认知本身是非客观的（这么多维度相似，只有一个维度不相似，我们就说它们是“反义词”，这还不是不客观？）。
同理，按照笔者的理解，从客观角度来看，“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”就是很相似的，所以模型给出的相似度高是很合理的，给出相似度低才是不合理的。当然，我不是说“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”在任何场景下都相似，它们确实是存在对立的维度，但问题是无监督、弱监督学习出来的都是比较客观的结果，而如果我们认为“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”不相似，那么就说明我们主观地挑出了我们要进行比较的维度，而不是客观的全部的维度。而既然是人的主观行为，我们不应该指望无监督、弱监督的方法能学出来，最好的办法就是标注数据来有监督学习。
所以，说白了就是：
分门别类
通过上述讨论，我们应该就能理解标数据有监督的必要性了。不是所有问题都可以通过无监督、弱监督的方式解决，如果非要想无监督、弱监督的方案，其成本可能远远大于标几条数据。
是非类型：这种是比较常见的类型，主要格式是“（句子 1, 句子 2, 是否相似）”，这里收集到的 ATEC、BQ、LCQMC、PAWSX 都是这种类型；
NLI类型：NLI 的全称是 Natrual Language Inference（自然语言推理），样本格式是“（句子 1, 句子 2, 蕴涵/中立/矛盾）”，可以视为更为精细一点的相似度数据集，当前可以找到的中文 NLI 数据集是英文版翻译过来的，链接位于 CNSD [2]；
打分类型：这算是最精细的相似度语料，格式为“（句子1, 句子2, 相似程度）”，这个相似程度一般是比 0/1 更细颗粒度的等级，目前可以找到的中文数据集是STS-B [2]，也是由对应的英文数据集翻译过来的。
出乎意料
文章开头写到，虽然是监督训练，但也不是那么“显然易得”，这主要是因为训练方式的选择有点出乎意料。简单起见，我们先以 2 分类的训练样本为例进行说明。
▲ 训练阶段的Sentence-BERT
闭门造车
▲ 不同拼接特征的实验结果
受到这个表格的启发，笔者“闭门造车”地构思了一种解释。首先，我们知道，人是非常“挑剔”的，尤其是对于相似度任务，我们通常是认为比较严格的相似才算是相似，但是我们的训练数据通常没那么精准。一方面，标注本身可能存在噪声；另一方面，对于某些样本对，标注人员可能由于它们主题（而不是语义）相同就标记为正样本对。也就是说，标注数据通常没有我们要求的那么严格，如果直接用标注结果来学习我们的排序度量，那么反而会带来意外的偏差。
鱼与熊掌
通过 Sentence-BERT 的方案，利用开源的相似度数据集，我们可以学习到一个效果还不错的句向量模型，也即检索模型，利用它抽取特征并且用余弦相似度作为度量可以得到不错的结果。但问题是，SimBERT、RoFormer-Sim 从来就不是单纯的检索模型，它希望“鱼与熊掌兼得”——既具备好的检索效果，又具备生成相似句的能力。
效果演示
https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer-sim
当然，经过了监督训练，有提升是必然的，这个表格的意义参考不大。但对于用户来说，有现成的模型可用就行了，管它是怎么来的对吧。读者可能更关心的是，这个新模型有没有解决之前检索模型的“痛点”，比如能不能拉开“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”的差距？下面就来看一些例子：
>>> similarity(u'今天天气不错', u'今天天气很好')
0.9769838
>>> similarity(u'今天天气不错', u'今天天气不好')
0.62359834
>>> similarity(u'我喜欢北京', u'我很喜欢北京')
0.9921096
>>> similarity(u'我喜欢北京', u'我不喜欢北京')
0.5291042
>>> similarity(u'电影不错', u'电影很好')
0.96764225
>>> similarity(u'电影不错', u'电影不好')
0.6312722
>>> similarity(u'红色的苹果', u'绿色的苹果')
0.6974633
>>> similarity(u'给我推荐一款红色的车', u'给我推荐一款黑色的车')
0.7191832
>>> similarity(u'给我推荐一款红色的车', u'推荐一辆红车')
0.9866457
>>> similarity(u'给我推荐一款红色的车', u'麻烦来一辆红车')
0.9460306从例子可以看出，经过有监督训练后，模型确实能体现出更符合普通常规认知的相似度打分，比如加了“不”字后相似度明显降低，经过对比我们发现这部分效果主要由 NLI 数据集带来的；还有，对“红”、“黑”等颜色也会更加敏感，尤其是最后三个例子，体现出它的检索排序结果更符合我们常规的意图识别场景。
本文小结
参考文献
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