【NLP】如何在文本分类任务中Fine-Tune BERT-轻识

问题

BERT在许多自然语言理解（NLU）任务中取得了惊人的成果，但它的潜力还有待充分挖掘。目前很少有如何能进一步提高BERT性能的研究，因此，如何通过一些技巧和方法最大限度的提升BERT在文本分类任务中的性能是此次研究的重点。

目标

在使用BERT做 text classification的时候，我们利用[CLS]的hidden state输出做为整个输入文本的representation，通过一层task specific层（通常是Linear Layer），再经过Softmax层得到概率，输出概率如下所示，其中的

是task specific层的参数，最后通过最大化log-probability of correct label优化模型参数。

方法

How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[1]这篇论文从四个方面对BERT（BERT base）进行不同形式的pretrain和fine-tune，并通过实验展示不同形式的pretrain和fine-tune之间的效果对比。

一、Fine-Tune策略

当我们在特定任务上fine-tune BERT的时候，往往会有多种方法利用Bert，举个例子：BERT的不同层往往代表着对不同语义或者语法特征的提取，并且对于不同的任务，不同层表现出来的重要性和效果往往不太一样。因此如何利用类似于这些信息，以及如何选择一个最优的优化策略和学习率将会影响最终fine-tune 的效果。

对于长文本的处理

①　截断方法（不考虑[CLS]、[SEP]）：

1.保留头部（head-only）：保留头部最开始的510个tokens

2.保留尾部（tail-only）：保留尾部最后的510个tokens

3.头部加尾部（head+tail）：头部128+尾部382

②　分段的方法：

首先将输入文本（长度为L）分成k = L/510个小段落，将它们依次输入BERT得到k个文本段落的表示。每个段落的representation是最后一层[CLS]的hidden state，并分别使用mean pooling, max pooling and self-attention来合并所有段落的representation。上述两种处理方法在IMDb和Chinese Sougou News datasets上的实验效果如下所示，实验结果表明，采取head+tail的方式处理长文本更具优势。

Fine-tune层的选择

BERT的每一层捕获输入文本的不同特性，Table 3显示了在不同层Fine-tune BERT时performance的对比。实验结果表明，BERT的最后一层更能表征下游任务（Layer-11表示fit前12层），在对其进行Fine-tune时效果也是最好的。

学习率优化策略

通常BERT模型的低层包含更general的信息，而靠近顶部的层偏向于学习下游任务的相关知识，因此可以在顶层赋予较大的学习率，越往低层学习率越小。因此，我们的策略如公式（1）所示，其中

代表第l层的学习率，我们设定base learning rate为

，代表顶层的学习率，其他层的策略如公式（2）所示，其中

是衰减系数，如果

，那么每层的学习率是一样的，如果

，那么越往下的层学习率就越低。

（1）

（2）

灾难性遗忘问题

灾难性遗忘（Catastrophic forgetting）是transfer learning中常见的问题，即在学习新知识的过程中，预训练的知识有可能被遗忘或者抹去。因此，本文探讨了BERT是否也存在这种灾难性遗忘问题。如下图所示，当采用较低的学习率时（文中采用2e-5），BERT在训练的过程中能够克服灾难性遗忘问题，而当学习率较大时（文中采用4e-4），就会失去这种能力。

二、进一步预训练

BERT预训练模型是在通用领域（General Domain）上做的Training，很自然的一个想法就是在目标域（Target Domain）进一步pretrain。

任务内进一步预训练：

任务内（within-task）pretrain是指在任务域（通常指具体的任务，比如某一金融细分领域的文本分类任务）上对模型进行预训练，预训练的方式仍然是unsupervised masked language model and next sentence prediction tasks，实验结果表明，任务内领域的预训练可以提升模型的效果，但在进一步预训练时需要注意training step，否则效果会变差。

领域内和交叉域内的进一步预训练：

In-Domain指的是某一领域内数据，比如金融领域、计算机领域等等，该领域的数据分布往往和任务内数据分布相似，这里的Cross-Domain在内容上可以理解为通用领域，作者通过实验证明领域内（In-Domain）和任务内（Within-Task）的pretrain效果都会有提升，且通常情况下领域内的pretrain效果要好于任务内的pretrain效果，但在交叉域（或者说通用领域）上没什么提升，理由是BERT预训练本身就是在通用领域上训练的。实验结果对比如下图所示，all sentiment/question/topic代表In-Domain pretrain，all代表 Cross-Domain，w/o pretrain代表原始的BERT base 模型。

三、多任务上的Fine-tune

在多任务数据域（比如多个文本分类的数据集，这样做的目的是为了充分利用已有的分类任务数据）上做pretrain，然后在target-domain上进行fine-tune，也会提升模型的效果。其中，
BERT-FiT = “BERT + Fine-Tuning”.
BERT-CDPT-MFiT-FiT = “BERT + Cross-Domain Pre-Training+Multi-Task Pre-Training+ Fine-Tuning”.（先在交叉域上做pretrain，然后在多任务域上做pretrain，最后在target-domian上做fine-tune）

四、少样本学习

BERT pretrain model的一个优势在于，在下游任务中，只需要少量的样本就能fine-tune一个较好的模型，但是随着数据的增大，在任务内数据的pretrain model和通用领域的pretrain model最后fine-tune的效果差不多，其中红线代表BERT+Fine-tune，即直接利用BERT在target -domain上fine-tune，蓝线代表BERT+ withIn-Task Pre-Training + Fine-Tuning，即先用BERT在within-task域上pretrain，然后在target-domain上fine-tune，这说明了BERT可以利用小数据改进下游任务，且小样本数据上fine-tune效果较明显，当然如果能事先在within-task域上做进一步的pretrain，再做fine-tune，效果会更好。

参考文献

[1] Sun C , Qiu X , Xu Y , et al. How to Fine-Tune BERT for Text Classification?[C]// China National Conference on Chinese Computational Linguistics. Springer, Cham, 2019.

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