MT-BERT在文本检索任务中的实践

2020 年 9 月 03 日

MT-BERT在文本检索任务中的实践

基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集 MS MARCO,美团搜索与 NLP 中心提出了一种针对该文本检索任务的 BERT 算法方案 DR-BERT,该方案是第一个在官方评测指标 MRR@10 上突破 0.4 的模型。
本文系 DR-BERT 算法在文本检索任务中的实践分享,希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。

背景

提高机器阅读理解(MRC)能力以及开放领域问答(QA)能力是自然语言处理(NLP)领域的一大重要目标。在人工智能领域,很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。比如在计算机视觉领域,基于对 ImageNet 数据集研发的物体分类模型已经超越了人类的表现。类似的,在语音识别领域,一些大型的语音数据库,同样使得了深度学习模型大幅提高了语音识别的能力。

近年来,为了提高模型的自然语言理解能力,越来越多的 MRC 和 QA 数据集开始涌现。但是,这些数据集或多或少存在一些缺陷,比如数据量不够、依赖人工构造 Query 等。针对这些问题,微软提出了一个基于大规模真实场景数据的阅读理解数据集 MS MARCO (Microsoft Machine Reading Comprehension)[1]。该数据集基于 Bing 搜索引擎和 Cortana 智能助手中的真实搜索查询产生,包含 100 万查询,800 万文档和 18 万人工编辑的答案。

基于 MS MARCO 数据集,微软提出了两种不同的任务:一种是给定问题,检索所有数据集中的文档并进行排序,属于文档检索和排序任务;另一种是根据问题和给定的相关文档生成答案,属于 QA 任务。在美团业务中,文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。此外,直接在所有候选文档上进行 QA 任务的时间消耗是无法接受的,QA 任务必须依靠排序任务筛选出排名靠前的文档,而排序算法的性能直接影响到 QA 任务的表现。基于上述原因,我们主要将精力放在基于 MS MARCO 的文档检索和排序任务上。

自 2018 年 10 月 MACRO 文档排序任务发布后,迄今吸引了包括阿里巴巴达摩院、Facebook、微软、卡内基梅隆大学、清华等多家企业和高校的参与。在美团的预训练 MT-BERT 平台 [14] 上,我们提出了一种针对该文本检索任务的 BERT 算法方案,称之为 DR-BERT(Enhancing BERT-based Document Ranking Model with Task-adaptive Training and OOV Matching Method)。DR-BERT 是第一个在官方评测指标 MRR@10 上突破 0.4 的模型,且在 2020 年 5 月 21 日(模型提交日)-8 月 12 日期间位居榜首,主办方也单独发表推文表示了祝贺,如下图 1 所示。DR-BERT 模型的核心创新主要包括领域自适应的预训练、两阶段模型精调及两种 OOV(Out of Vocabulary)匹配方法。

图 1 官方祝贺推文及 MARCO 排行榜

相关介绍

Learning to Rank

在信息检索领域,早期就已经存在很多机器学习排序模型(Learning to Rank)用来解决文档排序问题,包括 LambdaRank[2]、AdaRank[3] 等,这些模型依赖很多手工构造的特征。而随着深度学习技术在机器学习领域的流行,研究人员提出了很多神经排序模型,比如 DSSM[4]、KNRM[5] 等。这些模型将问题和文档的表示映射到连续的向量空间中,然后通过神经网络来计算它们的相似度,从而避免了繁琐的手工特征构建。

图 2 Pointwise、Pairwise、Listwise 训练的目标

根据学习目标的不同,排序模型大体可以分为 Pointwise、Pairwise 和 Listwise。这三种方法的示意图如上图 2 所示。其中,Pointwise 方法直接预测每个文档和问题的相关分数,尽管这种方法很容易实现,然而对于排序来说,更重要的是学到不同文档之间的排序关系。基于这种思想,Pairwise 方法将排序问题转换为对两两文档的比较。具体来讲,给定一个问题,每个文档都会和其他的文档两两比较,判断该文档是否优于其他文档。这样的话,模型就学习到了不同文档之间的相对关系。

然而,Pairwise 的排序任务存在两个问题:第一,这种方法优化两两文档的比较而非更多文档的排序,跟文档排序的目标不同;第二,随机从文档中抽取 Pair 容易造成训练数据偏置的问题。为了弥补这些问题,Listwise 方法将 Pairwsie 的思路加以延伸,直接学习排序之间的相互关系。根据使用的损失函数形式,研究人员提出了多种不同的 Listwise 模型。比如,ListNet[6] 直接使用每个文档的 top-1 概率分布作为排序列表,并使用交叉熵损失来优化。ListMLE[7] 使用最大似然来优化。SoftRank[8] 直接使用 NDCG 这种排序的度量指标来进行优化。大多数研究表明,相比于 Pointwise 和 Pairwise 方法,Listwise 的学习方式能够产生更好的排序结果。

BERT

自 2018 年谷歌的 BERT[9] 的提出以来,预训练语言模型在自然语言处理领域取得了很大的成功,在多种 NLP 任务上取得了 SOTA 效果。BERT 本质上是一个基于 Transformer 架构的编码器,其取得成功的关键因素是利用多层 Transoformer 中的自注意力机制(Self-Attention)提取不同层次的语义特征,具有很强的语义表征能力。如图 3 所示,BERT 的训练分为两部分,一部分是基于大规模语料上的预训练(Pre-training),一部分是在特定任务上的微调(Fine-tuning)。

图 3 BERT 的结构和训练模式

在信息检索领域,很多研究人员也开始使用 BERT 来完成排序任务。比如,[10][11] 就使用 BERT 在 MS MARCO 上进行实验,得到的结果大幅超越了当时最好的神经网络排序模型。[10] 使用了 Pointwise 学习方式,而 [11] 使用了 Pairwise 学习方式。这些工作虽然取得了不错的效果,但是未利用到排序本身的比较信息。基于此,我们结合 BERT 本身的语义表征能力和 Listwise 排序,取得了很大的进步。

模型介绍

任务描述

基于 DeepCT 候选初筛

由于 MS MARCO 中的数据量很大,直接使用深度神经网络模型做 Query 和所有文档的相关性计算会消耗大量的时间。因此,大部分的排序模型都会使用两阶段的排序方法。第一阶段初步筛选出 top-k 的候选文档,然后第二阶段使用深度神经网络对候选文档进行精排。这里我们使用 BM25 算法来进行第一步的检索,BM25 常用的文档表示方法包括 TF-IDF 等。

但是 TF-IDF 不能考虑每个词的上下文语义。DeepCT[12] 为了改进这种问题,首先使用 BERT 对文档单独进行编码,然后输出每个单词的重要性程度分数。通过 BERT 强大的语义表征能力,可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图 4 所示,颜色越深的单词,其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。

图 4 DeepCT 估单词的重要性,同一个词在不同文档中的重要性不同

DeepCT 的训练目标如下所示:

其中 QTR(t,d) 表示文档 d 中单词 t 的重要性分数,Qd 表示和文档 d 相关的问题,Q{d,t}表示文档 d 对应的问题中包含单词 t 的子集。输出的分数可以当做词频(TF)使用,相当于对文档的词的重要性进行了重新估计,因此可以直接使用 BM25 算法进行检索。我们使用 DeepCT 作为第一阶段的检索模型,得到 top-k 个文档作为文档候选集合 D={D1,D2,…,Dk}。

领域自适应预训练

由于我们的模型是基于 BERT 的,而 BERT 本身的预训练使用的语料和当前的任务使用的语料并不是同一个领域。我们得出这个结论是基于对两部分语料中 top-10000 高频词的分析,我们发现 MARCO 的 top-10000 高频词和 BERT 基线使用的语料有超过 40% 的差异。因此,我们有必要使用当前领域的语料对 BERT 进行预训练。由于 MS MARCO 属于大规模语料,我们可以直接使用该数据集中的文档内容对 BERT 进行预训练。我们在第一阶段使用 MLM 和 NSP 预训练目标函数在 MS MARCO 上进行预训练。

两阶段精调

图 5 模型结构

下面介绍我们提出的精调模型,上图 5 展示了我们提出的模型的结构。精调分为两个阶段:Pointwise 精调和 Listwise 精调。

Pointwise 问题类型感知的精调

第一阶段的精调,我们的目标是通过 Pointwise 的训练方式建立问题和文档的关系。我们将 Query-Document 作为输入,使用 BERT 对其编码,匹配问题和文档。考虑到问题和文档的匹配模式和问题的类型有很大的关系,我们认为在该阶段还需要考虑问题的类型。因此,我们使用问题,问题类型和文档一起通过 BERT 进行编码,得到一个深层交互的语义表示。具体的,我们将问题类型 T、问题 Q 和第 i 个文档 Di 拼接成一个序列输入,如下式所示:

其中 <SEP> 表示分隔符,<CLS> 的位置对应的编码表示 Query-Document 的关系。

经过 BERT 编码后,我们取最后一层中 <CLS> 位置的表示 hi 为 Query-Document 的关系表示。然后通过 Softmax 计算他们的得分,得到:

该分数 Ti 通过交叉熵损失函数进行优化。通过以上的预训练,模型对不同的问题学到了不同的匹配模式。该阶段的预训练可以称为类型自适应(Type-Adaptive)模型精调。

Listwise 精调

为了使得模型直接学习不同排序的比较关系,我们通过 Listwise 的方式对模型进行精调。具体的,在训练过程中,对于每个问题,我们采样 n+ 个正例以及 n- 个负例作为输入,这些文档是从候选文档集合 D 中随机产生。注意,由于硬件的限制,我们不能将所有的候选文档都输入到当前模型中。因此我们选择了随机采样的方式来进行训练。

和预训练中使用 BERT 的方式类似,我们得到正例和负例中每个文档的表示,hi+ 和 hi-。然后通过一个单层感知机将上面得到的表示降维并转换成一个分数,即:

其中 W 和 b 是模型中可学习的参数。接下来对于每个文档的分数,我们通过一个文档级别的比较和归一化得到:

这一步,我们将文档中的正例的分数和负例的分数进行比较,得到 Listwise 的排名分数。我通过这一步,我们得到了一个文档排序列表,我们可以将文档排序的优化转化为最大化正例的分数。因此,模型可以通过负对数似然损失优化,如下式所示:

至于为什么使用两个阶段的精调模型,主要出于如下两点考虑:

  1. 我们发现首先学习问题和文档的相关性特征然后学习排序的特征相比,直接学习排序特征效果好。

  2. MARCO 是标注不充分的数据集合。换句话说,许多和问题相关的文档未被标注为 1,这些噪声容易造成模型过拟合。第一阶段的模型可以用来过滤训练数据中的噪声,从而可以有更好的数据监督第二阶段的精调模型。

解决 OOV 的错误匹配问题

在 BERT 中,为了减少词表的规模以及解决 Out-of-vocabulary(OOV)的问题,使用了 WordPiece 方法来分词。WordPiece 会把不在词表里的词,即 OOV 词拆分成片段,如图 6 所示,原始的问题中包含词“bogue”,而文档中包含词“bogus”。在 WordPiece 方法下,将“bogue”切分成”bog”和“##ue”,并且将“bogus”切分成”bog”和“##us”。我们发现,“bogus”和“bogue”是不相关的两个词,但是由于 WordPiece 切分出了匹配的片段“bog”,导致两者的相关性计算分数比较高。

图 6 BERT WordPiece 处理前 / 后的文本

为了解决这个问题,我们提出了一种是对原始词(WordPiece 切词之前)做精准匹配的特征。所谓“精确匹配”,指的是某个词在文档和问题中同时出现。精准匹配是信息检索和机器阅读理解中非常重要的一个技术。根据以往的研究,很多阅读理解模型加入该特征之后都可以有一定的效果提升。具体的,在 Fine-tuning 阶段,我们对于每个词构造了一个精准匹配特征,该特征表示该单词是否出现在问题以及文档中。在编码阶段之前,我们就将这个特征映射到一个向量,和原本的 Embedding 进行组合:

图 7 词还原机制的工作原理

除此之外,我们还提出了一种词还原机制如图 7 所示,词还原机制能够将 WordPiece 切分的 Subtoken 的表示合并,从而能更好地解决 OOV 错误匹配的问题。具体来说,我们使用 Average Pooling 对 Subtoken 的表示合并作为隐层的输入。除此之外,如上图 7 所示,我们使用了 MASK 处理 Subtoken 对应的非首位的隐层位置。值得注意的是,词还原机制也能很好地避免模型的过拟合问题。这是因为 MARCO 的集合标注是比较稀疏的,换句话说,有很多正例未被标注为 1,因此容易导致模型过拟合这些负样本。词还原机制一定程度上起到了 Dropout 的作用。

总结与展望

以上内容就对我们提出的 DR-BERT 模型进行了详细的介绍。我们提出的 DR-BERT 模型主要采用了任务自适应预训练以及两阶段模型精调训练。除此之外,还提出了词还原机制和精确匹配特征提高 OOV 词的匹配效果。通过在大规模数据集 MS MARCO 的实验,充分验证了该模型的优越性,希望这些能对大家有所帮助或者启发。

参考文献

[1] Payal Bajaj, Daniel Campos, et al. 2016. “MS MARCO: A Human Generated MAchine Reading COmprehension Dataset” NIPS.

[2] Christopher J. C. Burges, Robert Ragno, et al. 2006. “Learning to Rank with Nonsmooth Cost Functions” NIPS.

[3] Jun Xu and Hang Li. 2007. “AdaRank: A Boosting Algorithm for Information Retrieval”. SIGIR.

[4] Po-Sen Huang, Xiaodong He, et al. 2013. “Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data”. CIKM.

[5] Chenyan Xiong, Zhuyun Dai, et al. 2017. “End-to-end neural ad-hoc ranking with kernel pooling”. SIGIR.

[6] Zhe Cao, Tao Qin, et al. 2007. “Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach”. ICML.

[7] Fen Xia, Tie-Yan Liu, et al. 2008. “Listwise Approach to Learning to Rank: Theory and Algorithm”. ICML.

[8] Mike Taylor, John Guiver, et al. 2008. “SoftRank: Optimising Non-Smooth Rank Metrics”. In WSDM.

[9] Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. 2018. “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding”. arXiv preprint arXiv:1810.04805.

[10] Rodrigo Nogueira and Kyunghyun Cho. 2019. “Passage Re-ranking with BERT”. arXiv preprint arXiv:1901.04085 (2019).

[11] Rodrigo Nogueira, Wei Yang, Kyunghyun Cho, and Jimmy Lin. 2019. “Multi-stage document ranking with BERT”. arXiv preprint arXiv:1910.14424 (2019).

[12] Zhuyun Dai and Jamie Callan. 2019. “Context-aware sentence/passage term importance estimation for first stage retrieval”. arXiv preprint arXiv:1910.10687 (2019)

[13] Hiroshi Mamitsuka. 2017. “Learning to Rank: Applications to Bioinformatics”.

[14] 杨扬、佳昊等. 美团BERT 的探索和实践.

作者介绍

兴武,弘胤,金刚,富峥,武威等,均来自美团AI 平台/ 搜索与NLP 中心。

特别感谢中国科学院软件所研究员金蓓弘老师在MARCO 比赛和文章撰写过程中给予的指导和帮助。

本文转载自公众号美团技术团队(ID:meituantech)。

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2020 年 9 月 03 日 10:00 631

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