NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]：SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践

NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]：SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践

文本匹配多用于计算两个文本之间的相似度，该示例会基于 ESimCSE 实现一个无监督的文本匹配模型的训练流程。文本匹配多用于计算两段「自然文本」之间的「相似度」。

例如，在搜索引擎中，我们通常需要判断用户的搜索内容是否相似：

A:蛋黄吃多了有什么坏处    B:吃鸡蛋白过多有什么坏处  ->  不相似
A:蛋黄吃多了有什么坏处    B:蛋黄可以多吃吗         ->  相似
...

那最直觉的思路就是让人工去标注文本对，再喂给模型去学习，这种方法称为基于「监督学习」训练出的模型：

但是，如果我们今天没有这么多的标注数据，只有一大堆的「未标注」数据，我们还能训练一个匹配模型吗？这种不依赖于「人工标注数据」的方式，就叫做「无监督」（或自监督）学习方式。我们今天要讲的 SimCSE， 就是一种「无监督」训练模型。

SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

1.SimCSE 是如何做到无监督的？

SimCSE 将对比学习（Contrastive Learning）的思想引入到文本匹配中。对比学习的核心思想就是：将相似的样本拉近，将不相似的样本推远。

但现在问题是：我们没有标注数据，怎么知道哪些文本是相似的，哪些是不相似的呢？SimCSE 相出了一种很妙的办法，由于预训练模型在训练的时候通常都会使用 dropout 机制。这就意味着：即使是同一个样本过两次模型也会得到两个不同的 embedding。而因为同样的样本，那一定是相似的，模型输出的这两个 embedding 距离就应当尽可能的相近；反之，那些不同的输入样本过模型后得到的 embedding 就应当尽可能的被推远。

具体来讲，一个 batch 内每个句子会过 2 次模型，得到 2 * batch 个向量，将这些句子中通过同样句子得到的向量设置为正例，其他设置为负例。

假设 a1 和 a2 是由句子 a 过两次模型得到的结果，那么一个 batch 内的正负例构建如下所示：

其中，对角线上的 - 100 表示自身和自身不做相似度比较。

2. SimCSE 的缺点？

从 SimCSE 的正例构建中我们可以看出来，所有的正例都是由「同一个句子」过了两次模型得到的。这就会造成一个问题：模型会更倾向于认为，长度相同的句子就代表一样的意思。由于数据样本是随机选取的，那么很有可能在一个 batch 内采样到的句子长度是不相同的。

为了解决这个问题，我们最终采取的实现方式为 ESimCSE。

3. ESimCSE 解决模型对文本长度的敏感问题

ESimCSE 通过随机重复单词（Word Repetition）的方式来构建正例，巧妙的解决了句子长度敏感性的问题：

ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding

要想消除模型对句子长度的敏感，我们就需要在构建正例的时候让输入句子的长度发生改变，如下所示：

那么，改变句子长度通常有 3 种方法：随机删除、随机添加、同义词替换，但它们均存在句意变化的风险：

用语义变换后的句子去构建正例，模型效果自然会受到影响。

那如果我们随机重复一些单词呢？

可以看到，通过随机重复单词，既能够改变句子长度，又不会轻易改变语义。

实现上，假设我们有一个 batch 的句子，我们先依次将每一个句子都进行随机单词重复（产生正例），如下：

origin ->     ['人和畜生的区别', '今天天气很好', '三星手机屏幕是不是最好的？']
repetition -> ['人人和畜生的的区别', '今今天天气很好好', '三星星手机屏屏幕是不是最最好好的？']

随后，我们将 origin 的 embedding（batch，768） 和 repetition 的 embedding（batch，768）做矩阵乘法，可以得到一个矩阵（batch，batch），矩阵对角线上就是正例，其余的均是负例：

矩阵中第（i，j）个元素代表 origin 列表中的第 i 个元素和 repetition 列表中第 j 个元素的相似度。

接下来就好构建训练标签了，因为 label 都在对角线上，所以第 n 行的 label 就是 n 。

labels = [i for i in range(len(origin))]     # labels = [0, 1, 2]

之后就用 CrossEntropyLoss 去计算并梯度回传就能开始训练啦。

def forward(
        self,
        query_input_ids: torch.tensor,
        query_token_type_ids: torch.tensor,
        doc_input_ids: torch.tensor,
        doc_token_type_ids: torch.tensor,
        device='cpu'
        ) -> torch.tensor:
        """
        传入query/doc对，构建正/负例并计算contrastive loss。

        Args:
            query_input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len)
            query_token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len)
            doc_input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len)
            doc_token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len)
            device (str): 使用设备

        Returns:
            torch.tensor: (1)
        """
        query_embedding = self.get_pooled_embedding(
            input_ids=query_input_ids,
            token_type_ids=query_token_type_ids
        )                                                           # (batch, self.output_embedding_dim)

        doc_embedding = self.get_pooled_embedding(
            input_ids=doc_input_ids,
            token_type_ids=doc_token_type_ids
        )                                                           # (batch, self.output_embedding_dim)
        
        cos_sim = torch.matmul(query_embedding, doc_embedding.T)    # (batch, batch)
        margin_diag = torch.diag(torch.full(                        # (batch, batch), 只有对角线等于margin值的对角矩阵
            size=[query_embedding.size()[0]], 
            fill_value=self.margin
        )).to(device)
        cos_sim = cos_sim - margin_diag                             # 主对角线（正例）的余弦相似度都减掉 margin
        cos_sim *= self.scale                                       # 缩放相似度，便于收敛

        labels = torch.arange(                                      # 只有对角上为正例，其余全是负例，所以这个batch样本标签为 -> [0, 1, 2, ...]
            0, 
            query_embedding.size()[0], 
            dtype=torch.int64
        ).to(device)
        loss = self.criterion(cos_sim, labels)

        return loss

4.DiffCSE

结合句子间差异的无监督句子嵌入对比学习方法——DiffCSE主要还是在SimCSE上进行优化（可见SimCSE的重要性），通过ELECTRA模型的生成伪造样本和RTD（Replaced Token Detection）任务，来学习原始句子与伪造句子之间的差异，以提高句向量表征模型的效果。

其思想同样来自于CV领域(采用不变对比学习和可变对比学习相结合的方法可以提高图像表征的效果)。作者提出使用基于dropout masks机制的增强作为不敏感转换学习对比学习损失和基于MLM语言模型进行词语替换的方法作为敏感转换学习「原始句子与编辑句子」之间的差异，共同优化句向量表征。

在SimCSE模型中，采用pooler层（一个带有tanh激活函数的全连接层）作为句子向量输出。该论文发现，采用带有BN的两层pooler效果更为突出，BN在SimCSE模型上依然有效。

①对于掩码概率，经实验发现，在掩码概率为30%时，模型效果最优。
②针对两个损失之间的权重值，经实验发现，对比学习损失为RTD损失200倍时，模型效果最优。

参考链接：https://blog.csdn.net/PX2012007/article/details/127696477

5. 数据集准备

项目中提供了一部分示例数据，我们使用未标注的用户搜索记录数据来训练一个文本匹配模型，数据在 data/LCQMC 。

若想使用自定义数据训练，只需要仿照示例数据构建数据集即可：

• 训练集：

喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生
我手机丢了，我想换个手机
大家觉得她好看吗
晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？
学日语软件手机上的
...

• 测试集：

开初婚未育证明怎么弄？	初婚未育情况证明怎么开？	1
谁知道她是网络美女吗？	爱情这杯酒谁喝都会醉是什么歌	0
人和畜生的区别是什么？	人与畜生的区别是什么！	1
男孩喝女孩的尿的故事	怎样才知道是生男孩还是女孩	0
...

由于是无监督训练，因此训练集（train.txt）中不需要记录标签，只需要大量的文本即可。

测试集（dev.tsv）用于测试无监督模型的效果，因此需要包含真实标签。

每一行用 \t 分隔符分开，第一部分部分为句子A，中间部分为句子B，最后一部分为两个句子是否相似（label）。

6.模型训练

修改训练脚本 train.sh 里的对应参数, 开启模型训练：

python train.py \
    --model "nghuyong/ernie-3.0-base-zh" \
    --train_path "data/LCQMC/train.txt" \
    --dev_path "data/LCQMC/dev.tsv" \
    --save_dir "checkpoints/LCQMC" \
    --img_log_dir "logs/LCQMC" \
    --img_log_name "ERNIE-ESimCSE" \
    --learning_rate 1e-5 \
    --dropout 0.3 \
    --batch_size 64 \
    --max_seq_len 64 \
    --valid_steps 400 \
    --logging_steps 50 \
    --num_train_epochs 8 \
    --device "cuda:0"

正确开启训练后，终端会打印以下信息：

...
0%|          | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 226.41it/s]
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['text'],
        num_rows: 477532
    })
    dev: Dataset({
        features: ['text'],
        num_rows: 8802
    })
})
global step 50, epoch: 1, loss: 0.34367, speed: 2.01 step/s
global step 100, epoch: 1, loss: 0.19121, speed: 2.02 step/s
global step 150, epoch: 1, loss: 0.13498, speed: 2.00 step/s
global step 200, epoch: 1, loss: 0.10696, speed: 1.99 step/s
global step 250, epoch: 1, loss: 0.08858, speed: 2.02 step/s
global step 300, epoch: 1, loss: 0.07613, speed: 2.02 step/s
global step 350, epoch: 1, loss: 0.06673, speed: 2.01 step/s
global step 400, epoch: 1, loss: 0.05954, speed: 1.99 step/s
Evaluation precision: 0.58459, recall: 0.87210, F1: 0.69997, spearman_corr: 
0.36698
best F1 performence has been updated: 0.00000 --> 0.69997
global step 450, epoch: 1, loss: 0.25825, speed: 2.01 step/s
global step 500, epoch: 1, loss: 0.27889, speed: 1.99 step/s
global step 550, epoch: 1, loss: 0.28029, speed: 1.98 step/s
global step 600, epoch: 1, loss: 0.27571, speed: 1.98 step/s
global step 650, epoch: 1, loss: 0.26931, speed: 2.00 step/s
...

在 logs/LCQMC 文件下将会保存训练曲线图：

7.模型推理

完成模型训练后，运行 inference.py 以加载训练好的模型并应用：

...
    if __name__ == '__main__':
    ...
    sentence_pair = [
        ('男孩喝女孩的故事', '怎样才知道是生男孩还是女孩'),
        ('这种图片是用什么软件制作的？', '这种图片制作是用什么软件呢？')
    ]
    ...
    res = inference(query_list, doc_list, model, tokenizer, device)
    print(res)

运行推理程序：

python inference.py

得到以下推理结果：

[0.1527191698551178, 0.9263839721679688]   # 第一对文本相似分数较低，第二对文本相似分数较高

参考链接：https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/blob/main/text_matching/supervised

github无法连接的可以在：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/88214437 下载

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