bert4keras在手，baseline我有：CLUE基准代码

CLUE（Chinese GLUE）是中文自然语言处理的一个评价基准，目前也已经得到了较多团队的认可。CLUE官方Github提供了tensorflow和pytorch的baseline，但并不易读，而且也不方便调试。事实上，不管是tensorflow还是pytorch，不管是CLUE还是GLUE，笔者认为能找到的baseline代码，都很难称得上人性化，试图去理解它们是一件相当痛苦的事情。

所以，笔者决定基于bert4keras实现一套CLUE的baseline。经过一段时间的测试，基本上复现了官方宣称的基准成绩，并且有些任务还更优。最重要的是，所有代码尽量保持了清晰易读的特点，真·“Deep Learning for Humans”。

代码链接：https://github.com/bojone/CLUE-bert4keras

代码简介 #

下面简单介绍一下该代码中各个任务baseline的构建思路。在阅读文章和代码之前，请读者自行先观察一下每个任务的数据格式，这里不对任务数据进行详细介绍。

文本分类 #

首先是IFLYTEK和TNEWS两个任务，它们是普通的文本分类问题，所以做法很简单，就是常规的“[CLS]+句子+[SEP]“传入到BERT中，然后取出[CLS]的hidden向量做分类就行。

文本分类模型示意图

另外，代词消歧任务WSC也可以转化为单文本分类任务，原任务是判断一个句子中的两个片段（其中一个是代词）是否指代同一个对象，baseline的做法是在文本中用不同的符号标记出这两个片段，然后就直接将这个标记后的文本传入BERT进行二分类。

文本匹配 #

接下来，AFQMC、CMNLI、OCNLI是三个文本匹配任务。所谓文本匹配，简单理解就是句子对的分类任务，比如相似匹配是判断两个句子是否相似；自然语言推理是判断两个句子之间的逻辑关系（蕴含、中立、矛盾）等。在预训练时代，句子匹配任务的标准做法就是将两个句子用[SEP]连接起来，然后当成单文本分类任务来做。

文本匹配模型示意图

需要指出的是，在原始的BERT中，两个句子的SegmentID（原始代码叫做token type id）是不一样的，但这里考虑到像RoBERTa这样的模型没有NSP任务，编号为1的SegmentID可能没有被预训练过，所以这里的实现中SegmentID都是用全0。实验结果显示，这样处理并不会降低文本匹配的效果。

类似地，CSL这个任务，是判断摘要描述与所给的4个关键词是否匹配，我们将4个关键词用分号“；”连接起来，作为一个句子对待，这样也就转换成了常规的文本匹配问题了。

阅读理解 #

阅读理解是指CMRC2018任务，这是一个格式跟SQUAD一样的抽取式阅读理解任务，一个段落会配有多个问题，每个问题必然有答案并且答案是段落的一个片段。一般的做法是将问题与段落用[SEP]拼接之后传入到BERT中，然后用两个全连接层分别预测首尾的位置。这样做的问题是割裂了首尾之间的联系，而且使得训练和预测的行为不一致。

这里的baseline使用GlobalPointer作为输出结构，它将首尾组合作为一个整体来进行分类，具体细节可以看《GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER》。使用GlobalPointer能使得训练和预测的行为完全一致，并明显提高解码速度。

抽取式阅读理解模型示意图

此外，不管是SQUAD还是CMRC2018，段落长度多数是明显超过512的，并且有些问题的答案确实在比较后的位置，直接截断前面的部分可能就没有答案了。如果用NEZHA、RoFormer这样的模型，可以直接处理超过512的文本，但像BERT这样的模型就不好处理。为了保持代码的通用性，这里沿用了BERT原始basleine的滑窗设计，即以128为步长将段落分割为多个子段落，每个段落逐一与问题组合传入到模型中。这样分割之后，那么就允许某些段落对于问题来说是“无答案”的，这时候直接将答案指向[CLS]位置$(0,0)$。在预测阶段，长段落也是用同样的方法进行分割，然后逐一回答同一个问题，最后取分数最高的答案。

单项选择 #

这里的单项选择指的是C3任务，它也算是一种阅读理解任务，同样是一个段落提了多个问题，问题的答案是4个所给的候选答案之一，但不一定是段落中的片段。这种多项选择的baseline做法可能会出乎很多人的意料，它相当于转化为文本匹配问题，将每个候选答案与段落、问题进行匹配，然后预测时取分数最高的那个。

单项选择模型示意图

这样一来，原来的一个问题就需要拆分为4个样本来处理，需要预测4次才能做出答案，大大增加了计算量。但让人惊奇的是，这种做法是基本是所有直观想到的baseline中效果最好的，比将所有候选答案拼在一起然后做4分类要好得多。英文领域类似的任务是DREAM，其榜单上的模型基本上都是这个思路的变种。

成语理解 #

成语阅读理解任务CHID，本质上也是一个单项选择阅读理解问题，但它形式上复杂不少，所以单独拿出来介绍。

具体来说，CHID的每个样本有10个候选成语，以及由若干道题目，每道题目有若干个空位，我们就是要决定这些空位最适合填入哪个候选成语。如果每道题只有一个空位，那么就直接套用上一节的单项选择做法就行了；但这里每道题是可能有多个空位的，而用单项选择的做法，每次只能识别一个空位，所以我们用[unused0]代替我们要识别的空位，而没被识别的空位（如果有的话）直接用4个[MASK]代替，比如：

[CLS] “这其实是个荒唐的闹剧，苹果发现iPad大陆商标的拥有人不属于台湾唯冠而是深圳唯冠后，开始着急了并 [unused1] 。”肖才元表示。事实上，两个戏剧性的因素让该案更显得 [MASK] [MASK] [MASK] [MASK] 。苹果在香港法院提起的诉讼案件中，所提交的材料显示，IPADL公司实为苹果公司律师操作下成立的具有特殊目的的，旨在用于收购唯冠手中i－Pad商标权的公司。 [SEP] 一锤定音 [SEP]

也就是说，一道有多个空位的题目将会被拆开为多道小题，而按照前述单项选择的做法，每道小题都需要跟候选答案拼接来预测，所以每道小题的计算成本都相当于普通分类的10个样本了，这确实有点费劲，但为了效果没办法了。为了达到更大的batch_size效果，通常需要用到梯度累积。另外，有些题目还是比较长的，我们仍然需要截断，截断的方式是以当前要识别的空位为中心，尽量向左向右都延伸同样的距离。

最后，根据题目的设计，每个样本有若干道题目，每道题目的每个空位都共用10个候选成语，但每个空位的答案是不会重复的。如果预测的时候每个空位直接独立地取最大值的答案，那么就可能出现重复的预测结果，与问题设计相违背。

为了使得预测结果不重复，我们需要用到“匈牙利算法”：假设有$m$个空位，每个空位有$n > m$个候选答案，那么我们将得到$m\times n$的打分句子，我们要为每个空位选择不一样的答案，并且使得总分最大，这在数学上被称为“指派问题”，标准解法就是“匈牙利算法”，我们直接用scipy.optimize.linear_sum_assignment求解就行了。这样的后处理算法比直接逐项取最大（可能导致重复答案）能提升6%左右的准确率。

实体识别 #

最后一个任务是CLUENER，常规的非嵌套命名实体识别任务。常见的baseline是BERT+Softmax或者BERT+CRF，这里用的则是BERT+GlobalPointer，同样可以参考《GlobalPointer：用统一的方式处理嵌套和非嵌套NER》。当GlobalPointer用于NER时，可以统一处理嵌套和非嵌套情况。笔者的多次实验显示，在非嵌套情形，GlobalPointer完全可以取得跟CRF相媲美的效果，并且训练和预测速度都更快。所以用GlobalPointer作为NER的baseline是顺理成章的。

效果对比 #

在CLUE的测试集上，各任务效果比较如下表，其中标$_{\text{-old}}$的是从CLUE官方找到的结果，标$_{\text{-our}}$的是本套代码的复现结果。这里的BERT和RoBERTa都是base版，BERT是Google最开始放出的中文BERT，RoBERTa是哈工大开源的RoBERTa_wwm_ext，large版本有算力有时间再测～

$$\begin{array}{c}
\text{分类任务} \\
{\begin{array}{c|ccccccc}
\hline
& \text{IFLYTEK} & \text{TNEWS} & \text{AFQMC} & \text{CMNLI} & \text{OCNLI} & \text{WSC} & \text{CSL} \\
\hline
\text{BERT}_{\text{-old}} & 60.29 & 57.42 & 73.70 & 79.69 & 72.20 & 74.60 & 80.36\\
\text{BERT}_{\text{-our}} & 61.19 & 56.29 & 73.37 & 79.37 & 71.73 & 73.85 & 84.03 \\
\hline
\text{RoBERTa}_{\text{-old}} & 60.31 & \text{-} & 74.04 & 80.51 & \text{-} & \text{-} & 81.00\\
\text{RoBERTa}_{\text{-our}} & 61.12 & 58.35 & 73.61 & 80.81 & 74.27 & 82.28 & 85.33\\
\hline
\end{array}}
\end{array}$$

$$\begin{array}{c}
\text{阅读理解和NER任务} \\
{\begin{array}{c|cccc}
\hline
& \text{CMRC2018} & \text{C3} & \text{CHID} & \text{CLUENER} \\
\hline
\text{BERT}_{\text{-old}} & 71.60 & 64.50 & 82.04 & 78.82\\
\text{BERT}_{\text{-our}} & 72.10 & 61.33 & 85.13 & 78.68\\
\hline
\text{RoBERTa}_{\text{-old}} & 75.20 & 66.50 & 83.62 & \text{-}\\
\text{RoBERTa}_{\text{-our}} & 75.40 & 67.11 & 86.04 & 79.38\\
\hline
\end{array}}
\end{array}$$

注：这里TNEWS和WSC为空，是因为它们后来更新了测试集，但是官方Github并没有及时更新它们在RoBERTa上的测试结果；而OCNLI和CLUENER为空则是因为官方只测了BERT base和RoBERTa large的结果，RoBERTa base的结果也没有给出。

文章小结 #

本文分享了笔者基于bert4keras构建的CLUE评测基准代码，以及简单介绍了每类任务的建模思路。该套baseline代码有着简单清晰、易于迁移的特点，并且基本能达到CLUE官方宣称的基准成绩，部分任务还更优，因此算是上是及格的基准代码了。

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