BERT实战（1）：使用DistilBERT作为词嵌入进行文本情感分类，与其它词向量（FastText,Word2vec,Glove）进行对比

这次根据一篇教程Jay Alammar: A Visual Guide to Using BERT for the First Time学习下如何在Pytorch框架下使用BERT。

主要参考了中文翻译版本

教程提供了可用的代码，可以在colab或者github获取。

1. huggingface/transformers

Transformers提供了数千个预训练的模型来执行文本任务，如100多种语言的分类、信息提取、问答、摘要、翻译、文本生成等。

文档：https://huggingface.co/transformers/
模型：https://huggingface.co/models

huggingface团队用pytorch复现许多模型，本次要使用它们提出的DistilBERT模型。

2. 数据集

本次使用的数据集是 SST2，是一个电影评论的数据集。用标签 0/1 代表情感正负。

3. 模型

句子的情感分类模型由两部分组成：

• DistilBERT处理输入的句子，并将它从句子中提取的一些信息传递给下一个模型。 DistilBERT 是一个更小版本的 BERT 模型，是由 HuggingFace 团队开源的。它保留了 BERT 能力的同时，比 BERT 更小更快。
• 一个基本的 Logistic Regression 模型，它将处理 DistilBERT 的输出结果并且将句子进行分类，输出0或1。

在这两个模型之间传递的数据是一个 768 维的向量。
假设句子长度为n，那及一个句子经过BERT应该得到n个768 维的向量。

实际上只使用[CLS]位置的向量看作是我们用来分类的句子的embedding向量。

4. 训练与预测

4.1 训练

虽然我们使用了两个模型，但是只需要训练回归模型（Logistic Regression）即可。
对于 DistilBERT 模型，使用该模型预训练的参数即可，这个模型没有被用来做句子分类任务的训练和微调。
使用 Scikit Learn 工具包进行操作。将整个BERT输出的数据分成 train/test 数据集。

将75%的数据划为训练集，将25%的数据划分为测试集。
sklearn的train/test split在进行分割之前会对示例进行shuffles。
接下来就用机器学习的方法训练回归模型就行了。

4.2 预测

如何使用模型进行预测呢？
比如,我们要对句子 “a visually stunning rumination on love” 进行分类
第一步，用 BERT 的分词器（tokenizer）将句子分成 tokens；
第二步，添加特殊的 tokens 用于句子分类任务（在句子开头加上 [CLS]，在句子结尾加上 [SEP]）；
第三步，分词器（tokenizer）会将每个 token 替换成 embedding 表中的ID，embedding 表是我们预训练模型自带的;

下面这一行代码就完成了上述3步。

tokenizer.encode("a visually stunning rumination on love", add_special_tokens=True)
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每个token的输出都是一个一个768维的向量。

由于这是一个句子分类任务，我们只取第一个向量（与 [CLS] token有关的向量）而忽略其他的 token 向量。
将该向量作为 逻辑回归的输入。

5. 代码（加入图片注释）

环境的配置就不细说了，可以在transformers的github页面查阅

5.1 导入所需的工具包

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import torch
import transformers as ppb
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
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5.2 导入数据集

数据集的链接，这里我已经提前下载到本地了。

df = pd.read_csv('./train.tsv', delimiter='\t', header=None)
# 为做示例只取前2000条数据
batch_1 = df[:2000]
# 查看正负例的数量
batch_1[1].value_counts()
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5.3 导入预训练模型

下载大概花费了40s

# For DistilBERT:
model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb.DistilBertTokenizer, 'distilbert-base-uncased')

## Want BERT instead of distilBERT? Uncomment the following line:
#model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.BertModel, ppb.BertTokenizer, 'bert-base-uncased')

# Load pretrained model/tokenizer
tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)
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5.4 数据预处理

包括token化和padding
token化的过程与4.2中图片相同

tokenized = batch_1[0].apply((lambda x:tokenizer.encode(x, add_special_tokens = True)))
1

需要把所有的向量用 id 0 来填充较短的句子到一个相同的长度。

max_len = 0
for i in tokenized.values:
    if len(i) > max_len:
        max_len = len(i)
padded = np.array([i + [0] * (max_len - len(i)) for i in tokenized.values])
np.array(padded).shape
# Masking
# attention_mask（也就是input_mask）的0值只作用在padding部分
# np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y
attention_mask = np.where(padded != 0, 1, 0)
attention_mask.shape
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padding的过程如下图所示，值得注意的是，如果我们直接把padded发给BERT，那会让它有点混乱。我们需要创建另一个变量，告诉它在处理输入时忽略（屏蔽）我们添加的填充。这就是attention_mask：

5.5 使用BERT

# 基本可以看作又进行了一次embedding
input_ids = torch.LongTensor(padded)
attention_mask = torch.tensor(attention_mask)

with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

# BERT模型输出的张量尺寸为[2000, 59, 768]
# 取出[CLS]token对应的向量
features = last_hidden_states[0][:,0,:].numpy()
labels = batch_1[1] # 取出标签
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5.5 训练一个Logistic回归模型

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels)
# 搜索正则化强度的C参数的最佳值。
parameters = {'C': np.linspace(0.0001, 100, 20)}
grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), parameters)
grid_search.fit(train_features, train_labels)

print('best parameters: ', grid_search.best_params_)
print('best scrores: ', grid_search.best_score_)

lr_clf = LogisticRegression(C = 10.526405263157894)
lr_clf.fit(train_features, train_labels)
lr_clf.score(test_features, test_labels)
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在使用完整数据集的时候，预测的准确率约为0.847。

6.结果评估

from sklearn.dummy import DummyClassifier
clf = DummyClassifier()

scores = cross_val_score(clf, train_features, train_labels)
print("Dummy classifier score: %0.3f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
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可以发现训练出的分类器的结果明显好于随即预测的结果。
但这个例子恐怕完全没有体现出BERT的性能，因为缺少了fine-tuning阶段。根据19年的教程，该数据集上最高的准确率是 96.8。

通过fine-tuning 更新 BERT 的参数权重， 可以提升DistilBERT 模型在句子分类任务（称为下游任务）上得到的分数。原教程中表示，通过对 DistilBERT 进行 fine-tuned 之后达到了 91.3 的准确率(模型见huggingface官网)，全参数量的 BERT 模型能达到 92.7 的分数。

训练参数如下图所示：

接下来我们将数据集按照8：1：1切分为训练集，验证集和测试集。
通过在训练集上的微调，模型在测试集上的准确度为0.8876，可能因为参数设置问题，没有达到原文中的效果。

代码见我的GitHub仓库：Comparison-of-Word-Vectors

7. 与常规的词向量对比

很多工作表明使用句子中所有词汇的Glove向量平均，比直接使用不经fine-tune的BERT [CLS]嵌入表现得更好。 为了验证这个观点，在数据集SST2上分别使用fastText，word2vec, Glove做词嵌入，再训练分类器，比较它们与BERT的效果。
代码见我的GitHub仓库：Comparison-of-Word-Vectors

7.1 fastText

fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够在1分钟之内分类有着30万多类别的50多万句子。

• fastText在输入时对每个词加入了n-gram特征，在输出时使用分层softmax加速训练。
• fastText将整篇文章的词向量求平均作为输入得到文档向量，用文本分类做有监督训练，对输出进行softmax回归，词向量为副产品。
• fastText也可以无监督训练词向量，与CBOW非常相似。

fastText论文地址
fastText的github地址
使用fasttext预训练的英文词向量下载地址

这里我们使用的预训练词向量是上图中的1。

结果如下：

总体来说，效果比不进行微调的BERT差了不少，但是我们选用的fasttext词向量维数为300，比DistilBERT产生的768维的词向量小了不少。

参考资料：
https://blog.csdn.net/ymaini/article/details/81489599
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424

7.2 word2vec

使用word2vec预训练的英文词向量下载地址
word2vec说明文档
gensim文档
关于word2vec的原理，可见我的这篇博客：NLP方向组会内容整理（1）词向量

结果如下：

可以发现，使用预训练词向量的准确度和fasttext相差无几。同时，由于word2vec不具备fasttext的识别OOV词的能力，在较少数据集上训练出的词向量效果不佳。

笔者未能实现在预训练词向量的基础上使用训练集继续训练，根据gensim3.8的文档，Google提供的预训练词向量，只能以KeyedVectors形式读取，不支持继续训练，只有完整的word2vec模型（model.word2vec.Word2Vec）才能继续训练。

7.3 Glove

Glove将Word2Vec原本预测一个词和它的语境是否会共现的任务，升级成预测两个词之间的共现频率大小的问题。

GloVe官网
GloVe的github地址

使用方法与word2vec类似，也是通过gensim使用，这里不再赘述。

7.4 总结对比

在本任务中，只是用预训练的DistilBERT模型做词嵌入的效果要好于预训练的fasttext和word2vec，也好于在训练集上微调过的fasttext。

7.5 更多词向量

https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/blob/master/README_zh.md
https://ai.tencent.com/ailab/nlp/en/embedding.html