引言

自然語言處理（NLP）主要是研究實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的深度學習技術具有強大的表達能力、端到端解決問題的能力，因而在NLP任務的應用上越來越廣泛和有效。

近日，百度PaddlePaddle開源了語義表示模型ERNIE，在多個中文NLP任務上表現(xiàn)超越了谷歌的BERT（請參考鏈接），展示了百度在NLP技術的領先能力，同時也表明PaddlePaddle作為國內(nèi)目前唯一功能完備的深度學習平臺，在不斷得夯實框架能力, 并引領技術進步。實際上除了ERNIE，PaddlePaddle官方還有很多其他的NLP模型，覆蓋了包括語義表示、語義匹配、閱讀理解、機器翻譯、語言模型、情感傾向分析、詞法分析等各項NLP任務。本文將對這些模型做一些梳理和介紹。

語義表示-ERNIE

知識增強的語義表示模型 ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）通過對詞、實體等語義單元的掩碼，使得模型學習完整概念的語義表示。相較于 BERT 學習原始語言信號，ERNIE 直接對先驗語義知識單元進行建模，增強了模型語義表示能力。

ERNIE 模型本身保持基于字特征輸入建模，使得模型在應用時不需要依賴其他信息，具備更強的通用性和可擴展性。相對詞特征輸入模型，字特征可建模字的組合語義，例如建模紅色，綠色，藍色等表示顏色的詞語時，通過相同字的語義組合學到詞之間的語義關系。

此外，ERNIE 的訓練語料引入了多源數(shù)據(jù)知識。除了百科類文章建模，還對新聞資訊類、論壇對話類數(shù)據(jù)進行學習，這里重點介紹下論壇對話建模。對于對話數(shù)據(jù)的學習是語義表示的重要途徑，往往相同回復對應的 Query 語義相似。基于該假設，ERINE 采用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 對話結構，將對話 Pair 對作為輸入，引入 Dialogue Embedding 標識對話的角色，利用 Dialogue Response Loss 學習對話的隱式關系，通過該方法建模進一步提升模型語義表示能力。

ERNIE在語言推斷、語義相似度、命名實體識別、情感分析、問答匹配等自然語言處理（NLP）各類中文任務上的驗證顯示，模型效果全面超越 BERT，如下表所示。

項目地址：

ERNIE: https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE

語義匹配-DAM,AnyQ-SimNet

語義匹配是一種用來衡量文本相似度的NLP任務。很多NLP的任務可以轉化為語義匹配問題。比如搜索可以認為是查詢詞與文檔之間的語義匹配問題，對話系統(tǒng)、智能客服可以認為是問題和回答之間的語義匹配問題。

PaddlePaddle官方提供了兩種語義匹配相關的模型：DAM和AnyQ-SimNet。

n 深度注意力匹配網(wǎng)絡DAM（Deep Attention Matching Network）

DAM 是一個完全基于 Attention 機制的神經(jīng)匹配網(wǎng)絡。DAM 的動機是為了在多輪對話中，捕獲不同顆粒度的對話元素中的語義依賴，從而更好地在多輪上下文語境中回復。它可用于檢索式聊天機器人多輪對話中應答的選擇。

DAM受啟發(fā)于機器翻譯的Transformer模型。將Transformer關鍵的注意力機制從兩個方面進行拓展，并將其引入到一個統(tǒng)一的網(wǎng)絡之中。

Ÿ 自注意力機制（Self-Attention）

通過從詞嵌入中疊加注意力機制，逐漸捕獲不同顆粒度的語義表示。這些多粒度的語義表示有助于探索上下文和回答的語義依賴。

Ÿ 互注意力機制（Cross-Attention）

貫穿于上下文和回答的注意力機制，可以捕獲不同語段對的依賴關系，從而在多輪上下文的匹配回答中為文本關系提供互補信息。

DAM模型網(wǎng)絡結構

該模型在Ubuntu和豆瓣對話兩個語料庫上測試了多輪對話任務，如下表所示，相比其他模型有最優(yōu)的效果。

DAM模型的效果對比

PaddlePaddle開源的DAM項目提供了數(shù)據(jù)準備、模型訓練和推理等詳細的應用步驟。該項目的地址為：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleNLP/deep_attention_matching_net

n SimNet

SimNet 是百度自主研發(fā)的語義匹配框架，該框架在百度內(nèi)有廣泛的應用，主要包括 BOW、CNN、RNN、MM-DNN 等核心網(wǎng)絡結構形式，同時基于該框架也集成了學術界主流的語義匹配模型。使用 SimNet 構建出的模型可以便捷的加入AnyQ系統(tǒng)中，增強AnyQ系統(tǒng)的語義匹配能力。

Paddle版本Simnet提供了BOW，CNN，LSTM及GRU四種網(wǎng)絡實現(xiàn)，可以通過配置文件的形式靈活選擇您需要的網(wǎng)絡，損失函數(shù)，訓練方式。

PaddlePaddle官方提供了完整的數(shù)據(jù)準備、訓練和推理的相關使用方法。

SimNet項目鏈接：

https://github.com/baidu/AnyQ/tree/master/tools/simnet/train/paddle

閱讀理解-DuReader

機器閱讀理解是指讓機器像人類一樣閱讀文本，提煉文本信息并回答相關問題。對人類而言，閱讀理解是獲取外部知識的一項基本且重要的能力。同樣，對機器而言，機器閱讀理解能力也是新一代機器人應具備的基礎能力。

DuReader 是一個解決閱讀理解問題的端到端模型，可以根據(jù)已給的文章段落來回答問題。模型通過雙向Attention 機制捕捉問題和原文之間的交互關系，生成 Query-Aware 的原文表示，最終基于 Query-Aware 的原文表示通過 Point Network 預測答案范圍。

DuReader模型在最大的中文 MRC 開放數(shù)據(jù)集——百度閱讀理解數(shù)據(jù)集上，達到了當前最好效果。該數(shù)據(jù)集聚焦于回答真實世界中開放問題，相比其他數(shù)據(jù)集，它的優(yōu)點包括真實的問題、真實的文章、真實的回答、真實的場景和翔實的標注。

DuReader受啟發(fā)于三個經(jīng)典的閱讀理解模型（Bi-DAF、Match-LSTM和R-NET），是一個雙向多階段模型，共有5層：

Ÿ 詞嵌入層——用預訓練詞嵌入模型將每一個詞映射到一個矢量上

Ÿ 編碼層——用雙向LSTM網(wǎng)絡為每一個問題和段落的位置抽取上下文信息

Ÿ Attention flow層——耦合問題和上下文矢量，為上下文中的每一個詞生成query-aware特征矢量

Ÿ Fusion層——利用雙向LSTM網(wǎng)絡捕獲上下文的詞之間的相互信息

Ÿ 解碼層——通過問題的attention池化的answer point網(wǎng)絡定位答案在段落中的位置。

Paddle Github鏈接：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleNLP/machine_reading_comprehension

機器翻譯-Transformer

Transformer 最早是谷歌提出的一種用以完成機器翻譯等 Seq2Seq 學習任務的一種全新網(wǎng)絡結構，它完全使用 Attention 機制來實現(xiàn)序列到序列的建模，相比于以往NLP模型里使用RNN或者編碼-解碼結構，具有計算復雜度小、并行度高、容易學習長程依賴等優(yōu)勢, 整體網(wǎng)絡結構如圖1所示。

圖1：Transfomer模型結構

Encoder 由若干相同的 layer 堆疊組成，每個 layer 主要由多頭注意力（Multi-Head Attention）和全連接的前饋（Feed-Forward）網(wǎng)絡這兩個 sub-layer 構成。

• Multi-Head Attention 在這里用于實現(xiàn) Self-Attention，相比于簡單的 Attention 機制，其將輸入進行多路線性變換后分別計算 Attention 的結果，并將所有結果拼接后再次進行線性變換作為輸出。參見圖2，其中 Attention 使用的是點積（Dot-Product），并在點積后進行了 scale 的處理以避免因點積結果過大進入 softmax 的飽和區(qū)域。

• Feed-Forward 網(wǎng)絡會對序列中的每個位置進行相同的計算（Position-wise），其采用的是兩次線性變換中間加以 ReLU 激活的結構。

圖2多頭注意力（Multi-Head Attention）

此外，每個 sub-layer 后還施以 Residual Connection 和 Layer Normalization 來促進梯度傳播和模型收斂。

PaddlePaddle官方提供了該模型的數(shù)據(jù)準備、訓練和推理等方法。

目前在未使用 model average 的情況下，英德翻譯 base model 和 big model 八卡訓練 100K 個 iteration 后測試 BLEU 值如下表所示：

Transformer 模型支持同步或者異步的分布式訓練。Paddle官方提供了詳細的配置方法。

Github項目地址：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleNLP/machine_reading_comprehension

語言模型-LSTM，GRU

RNN、LSTM和GRU是深度學習在NLP中應用的基礎語言模型。

RNN模型在同一個單元中，每個時刻利用當前和之前輸入，產(chǎn)生當前時刻的輸出，能夠解決一定時序的問題，但是受到短時記憶影響，很難將信息從較早的時間傳到較晚的時間。LSTM通過引入門結構（forget，input，output三種門結構），能夠將序列的信息一直傳遞下去，能夠將較早的信息也引入到較晚的時間中來，從而客服短時記憶。

GRU與LSTM非常相似，但是只有兩個門（update，reset），因而參數(shù)更少，結構簡單，訓練更簡單。

Paddle提供了基于Penn Tree Bank (PTB)數(shù)據(jù)集的經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM語言模型實現(xiàn)，通過學習訓練數(shù)據(jù)中的序列關系，可以預測一個句子出現(xiàn)的的概率。

Paddle也提供了基于Penn Tree Bank (PTB)數(shù)據(jù)集的經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡GRU語言模型實現(xiàn)，在LSTM模型基礎上做了一些簡化，保持效果基本持平的前提下，模型參數(shù)更少、速度更快。

Github鏈接：

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleNLP/language_model/lstm

https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleNLP/language_model/gru

情感傾向分析-Senta

情感傾向分析針對帶有主觀描述的中文文本，可自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應的置信度。情感類型分為積極、消極、 中性。情感傾向分析能夠幫助企業(yè)理解用戶消費習慣、分析熱點話題和危機輿情監(jiān)控，為企業(yè)提供有力的決策支持。

Senta 模型是目前最好的中文情感分析模型，可自動判斷中文文本的情感極性類別并給出相應的置信度。它包含有以下模型：

Ÿ Bow(Bag Of Words)模型-- 是一個非序列模型。使用基本的全連接結構。

Ÿ 淺層CNN模型--是一個基礎的序列模型，能夠處理變長的序列輸入，提取一個局部區(qū)域之內(nèi)的特征。

Ÿ 單層GRU模型--序列模型，能夠較好地解序列文本中長距離依賴的問題。

Ÿ 單層LSTM模型--序列模型，能夠較好地解決序列文本中長距離依賴的問題。

Ÿ 雙向LSTM模型--序列模型，通過采用雙向LSTM結構，更好地捕獲句子中的語義特征。百度AI平臺上情感傾向分析模塊采用此模型進行訓練和預測。下圖展示了這種模型的原理。

基于Bi-LSTM的情感分類模型

總體來說，基于Bi-LSTM的情感分類模型包括三層：單詞語義層，句子語義層，輸出層。1.單詞語義層，主要是將輸入文本中的每個單詞轉化為連續(xù)的語義矢量表示，也就是單詞的Embedding。2.句子語義層，通過Bi-LSTM網(wǎng)絡結構，將單詞語義的序列轉化為整個句子的語義表示。3.輸出層，基于句子語義計算情感傾向的概率。

在PaddlePaddle的該模型項目地址上，給出來在C-API目錄下給出了bilstm_net模型的下載腳本download.sh，可供用戶下載使用（模型可支持C-API、python兩種預測方式），該模型在百度自建數(shù)據(jù)集上的效果分類準確率為90%。

Github項目地址：

https://github.com/baidu/Senta

中文詞法分析-LAC

LAC是一個聯(lián)合的詞法分析模型，能夠整體性地完成中文分詞、詞性標注、專名識別等NLP任務。LAC既可以認為是Lexical Analysis of Chinese的首字母縮寫，也可以認為是LAC Analyzes Chinese的遞歸縮寫。

Ÿ 中文分詞 -- 是將連續(xù)的自然語言文本，切分成具有語義合理性和完整性的詞匯序列的過程

Ÿ 詞性標注（Part-of-Speech tagging 或POS tagging）-- 是指為自然語言文本中的每個詞匯賦予一個詞性的過程

Ÿ 命名實體識別（Named Entity Recognition 簡稱NER）-- 即"專名識別"，是指識別自然語言文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、時間日期等

LAC基于一個堆疊的雙向 GRU 結構（Bi-GRU-CRF），在長文本上準確復刻了百度AI開放平臺上的詞法分析算法。網(wǎng)絡結構如下圖所示。

用兩個Bi-GRU 堆疊的Bi-GRU-CRF網(wǎng)絡

Bi-GRU是GRU網(wǎng)絡的一種拓展，由一個反向的GRU與一個正向的GRU耦合而成，將一個完整的句子作為。兩個GRU的輸入相同，但是訓練方向相反。兩個網(wǎng)絡的結果拼接以后作為輸出。堆疊多個Bi-GRU可以形成深度的網(wǎng)絡，從而能夠促進語義的表示能力。本模型堆疊了兩層Bi-GRU。之后，將Bi-GRU的輸出連到一個全連接層。它將Bi-GRU 層的輸出轉為一個多維度矢量，矢量的維度是所有可能標簽的數(shù)量。整個網(wǎng)絡最上方，使用了CRF（條件隨機場）對最后的標簽做聯(lián)合解碼。

效果方面，分詞、詞性、專名識別的整體準確率95.5%；單獨評估專名識別任務，F(xiàn)值87.1%（準確90.3，召回85.4%），總體略優(yōu)于開放平臺版本。在效果優(yōu)化的基礎上，LAC的模型簡潔高效，內(nèi)存開銷不到100M，而速度則比百度AI開放平臺提高了57%。

Github 鏈接：

https://github.com/baidu/lac

PaddlePaddle官方模型庫Github地址

https://github.com/PaddlePaddle/models

PaddlePaddle Github項目地址：

https://github.com/PaddlePaddle