Word Embedding News | 词嵌入新鲜事：COVID-19特刊

这里是 WEN（Word Embedding News）｜词嵌入新鲜事。

作为起步，它将基于 Sebastian Ruder NLP News 的每月筛选，聚焦词嵌入领域。对涉及内容在个人阅读后的基础上进行总结、评论。不简单复制，力求做到小而精。

关于作者：张正，坐标巴黎，上班NLP，下班词嵌入。

本期关注 word embedding 在 COVID-19 中的应用：

• 机器翻译：如何将“Wash your hands”翻译成 500 多种语言

• 问答系统：多语言 COVID-19 智能问答助手 
  

• 预训练模型：基于 COVID-Bert 的又一个智能问答助手 

• COVID-QA 关系抽取：基于 CORD-19 (COVID-19 Open Research Dataset) 数据集的无监督关系嵌入（relation embeddings）训练

如何将“Wash your hands”翻译成500多种语言

关键词：cross-lingual word embeddings，机器翻译，MUSE

原文链接：https://datadan.io/blog/wash-your-hands

不要以为 Google Translate 已经解决所有问题了，稀有语种一直是令 NLP 头疼的大问题。世界上现存 7117 种语言，而 Google Translate 仅能覆盖常见的约 100 种语言。而 COVID-19 是无国界、不分语言的，因此把“Wash your hands”翻译成 500 多种语言，在我看来是小问题、大贡献。

语料

语料库是跨语言词嵌入训练中第一个需要考虑的问题。对于训练，通常来说平行语料库好于可比语料库好于相互独立的单语语料库。当然，它们的获取难度是越来越小的。要应付 500 多种语言，意味着绝大多数只能是各自的单语语料库。这样的前提又会造成监督信息获取的困难，因此作者选择无监督学习的解决方案。

映射

跨语言词嵌入无监督学习，第一个应当想到什么？对，MUSE [1]（又是 Facebook，他们在跨语言词嵌入方面是真的强）。

找寻

回归到“wash your hands”这个具体问题，它是一个 phrase 不是一个单词，因此下一个棘手问题就是怎么找到这个 phrase 的对应。作者决定除了找“wash your hands”本身，还找它的组成部分如“wash your”和“your hands”等。在 MUSE 训练（映射）后的目标语言 embeddings 空间中找离这些词组位置最近的 n-grams 作为它们的翻译。注意！是 n-grams 而不是单词，因为作者的假设是，phrase 的翻译一般还是个 phrase。

组合

最后一步就是组合出“wash your hands”的正确翻译，比如通过上一步找寻，在目标语言中找到了“wash your feet”的对应 n-gram，那这里就需要再次利用跨语言词嵌入，找出“feet”的对应翻译并作替换。

效果评价

毕竟有 500 多种语言，很难去说翻译是否完全正确、地道。对于 Google Translate 支持的语言，可以反翻译回英语做对比。其他语言至少可以借助词典看关键词是否翻对。毕竟人对语言的理解是基于 context 的，在实际应用中，大致翻出来总比没有好。

[1] https://github.com/facebookresearch/MUSE

多语言 COVID-19 问答助手

关键词：多语言，问答系统

原文链接：https://blog.ml6.eu/how-ml6-built-a-multilingual-covid-19-assistant-powered-by-nlp-9c75bc4ea0c1

仅用 3 天就做成的支持 16 种语言的线上问答系统：

https://corona.ml6.eu

信息源

毕竟是事关 COVID-19 的问答系统，信息源的选择非常重要，这样才能从根本上杜绝假新闻。下一步，爬内容，作者选择 scrapy [1] 从可靠信息源的 FAQs 爬取了约 500 个问答对。

句嵌入

如果是简单的基于关键词的搜索，作者推荐用 elasticsearch [2]。不过这样就没什么 word embedding 什么事了，为了让搜索更宽泛（基于语义），作者决定训练 embedding。

毕竟是 2020 年，别再什么 word2vec 了，直接基于上下文的词嵌入；再想想又是问答系统，直接训练句嵌入好了。因此，作者选择 Google 的 The Universal Sentence Encoder [3]。

正好上述模型支持 16 种语言，那就顺带支持多语言搜索好了。反正都在一个跨语言嵌入空间里。模型什么的直接用 TF Hub [4] 上现成的，一行搞定。

搜索

因为应用场景是用户提问题，因此句嵌入空间只需要计算所有问题的句子的就行了。当用户输入问题时，只需要在句嵌入空间中找到最接近的句子，返回相应答案。

因为只有约 500 句，因此计算相似度直接遍历并计算就行了，如果 embeddings 多，作者推荐可以用：

• faiss [5]（来自Facebook）

• annoy [6]（来自Spotify）

• elastic [7]

工程

工程方面我了解有限，先列出来，以后多学习。

• API 基于 Zalando 的 connexion [8] 框架。

• 部署到 Google Cloud Platform（GCP），因为就一个 container，所以选择 Cloud Run [9]。

• 用 Cloud Functions [10] 和 Cloud Scheduler [11] 每天早上自动更新问答库。

ML6公司

这个工作来自一家叫 ML6 的比利时 AI 公司，在欧洲多地有办公室。浏览了下公司网页觉得很酷，有种 Deepmind 等尚未被巨头收购，但已不是小 startup 的感觉，值得关注。

ML6公司官网：https://ml6.eu

[1] https://scrapy.org

[2] https://www.elastic.co/cn/

[3] https://research.google/pubs/pub46808/

[4] https://tfhub.dev

[5] https://github.com/facebookresearch/faiss

[6] https://github.com/spotify/annoy

[7] https://www.elastic.co/cn/

[8] https://github.com/zalando/connexion

[9] https://cloud.google.com/run

[10] https://cloud.google.com/functions

[11] https://cloud.google.com/scheduler

COVID-BERT 及 COVID-QA

这个时候肯定少不了 BERT 出一分力。

德国 startup deepset [1] 基于 COVID-19 相关文章 fine-tune 了一个 COVID-BERT 预训练模型，该模型在 HUGGING FACE [2] 的 Transformers 中可以直接用：

https://huggingface.co/deepset/covid_bert_base?utm_campaign=NLP%20News&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

基于 COVID-BERT，作者搭建了 COVID-QA：

https://covid.deepset.ai/home

这是个非常标准的从 BERT 到 QA 系统的实例，想了解一整套代码的看这里：

https://github.com/deepset-ai/COVID-QA?utm_campaign=NLP%20News&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter#heart-how-you-can-help

[1] https://deepset.ai

[2] https://huggingface.co

CORD-19-SeVeN：基于CORD-19数据集的无监督关系嵌入训练

原文链接：https://github.com/luisespinosaanke/cord-19-seven?utm_campaign=NLP%20News&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

关系嵌入对于医学相关的文本分析、应用尤其重要，比如可以提取（症状，药品）等关系。

此工作基于 COVID-19 研究的数据集 CORD-19 [1] 训练关系嵌入。

虽然词嵌入空间中，词与词的语义关系也可以被其相对空间位置表示，但并不是每种关系都在空间中井然有序的：

SeVeN（Semantic Vector Networks）通过词对的来建立关系嵌入的模型。该模型来自 COLING 2018 的文章 SeVeN: Augmenting Word Embeddings with Unsupervised Relation Vectors [2]。

（这篇文章可能会对无监督的“文本 -> 词嵌入 -> 知识网络”的思路有些启发，因此将会在词嵌入杂谈专栏中做单独介绍。）嫌读论文累的可以先看作者的 Blog：

https://medium.com/voice-tech-podcast/seven-semantic-vector-networks-9b0329383a78

[1] https://www.semanticscholar.org/cord19

[2] https://www.aclweb.org/anthology/C18-1225.pdf

以上就是词嵌入新鲜事的第一期。祝大家身体健康！力所能及的前提下用 NLP 让世界多美好一点点。

Stay Hungry. Stay Foolish.

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