NLP常见任务

借助BERT论文, 梳理下自然语言处理当前常见的任务.

NLP任务

根据判断主题的级别, 将所有的NLP任务分为两种类型:

token-level task: token级别的任务. 如完形填空(Cloze), 预测句子中某个位置的单词; 或者实体识别; 或是词性标注; SQuAD等.
sequence-level task: 序列级别的任务, 也可以理解为句子级别的任务. 如情感分类等各种句子分类问题; 推断两个句子的是否是同义等.

即BERT模型预训练的两个任务之一, 等价于完形填空任务, 即给出句子中其他的上下午token, 推测出当前位置应当是什么token.

解决这个问题就可以直接参考BERT在预训练时使用到的模型: masked language model. 即在与训练时, 将句子中的部分token用[masked]这个特殊的token进行替换, 就是将部分单词遮掩住, 然后目标就是预测[masked]对应位置的单词.

这种训练的好处是不需要人工标注的数据. 只需要通过合适的方法, 对现有语料中的句子进行随机的遮掩即可得到可以用来训练的语料. 训练好的模型, 就可以直接使用了.

这是一个生成式的任务. 样本为语句对. 给出一个问题, 和一段来自于Wikipedia的文本, 其中这段文本之中, 包含这个问题的答案, 返回一短语句作为答案.

因为给出答案, 这是一个生成式的问题, 这个问题的特殊性在于最终的答案包含在语句对的文本内容之中, 是有范围的, 而且是连续分布在内容之中的.

因此, 我们找出答案在文本语句的开始和结尾处, 就能找到最后的答案. 通过对文本语句序列中每个token对应的所有hidden vector做softmax判断是开始的概率和是结束的概率, 最大化这个概率就能进行训练, 并得到输出的结果.

本质是对句子中的每个token打标签, 判断每个token的类别.

常用的数据集有:

NER(Named Entity Recognition) dataset: 对应于Person, Organization, Location, Miscellaneous, or Other (non-named entity).

自然语言推断任务, 即给出一对(a pair of)句子, 判断两个句子是entailment(相近), contradiction(矛盾)还是neutral(中立)的. 由于也是分类问题, 也被称为sentence pair classification tasks.

在智能问答, 智能客服, 多轮对话中有应用.

常用的数据集有:

MNLI(Multi-Genre Natural Language Inference): 是GLUE Datasets(General Language Understanding Evaluation)中的一个数据集. 是一个大规模的来源众多的数据集, 目的就是推断两个句子是意思相近, 矛盾, 还是无关的.
WNLI(Winograd NLI)

两个句子相关性的分类问题, NLI task是其中的特殊情况. 经典的此类问题和对应的数据集有:

QQP(Quora Question Pairs): 这是一个二分类数据集. 目的是判断两个来自于Quora的问题句子在语义上是否是等价的.
QNLI(Question Natural Language Inference): 也是一个二分类问题, 两个句子是一个(question, answer)对. 正样本为answer是对应question的答案, 负样本则相反.
STS-B(Semantic Textual Similarity Benchmark): 这是一个类似回归的问题. 给出一对句子, 使用1~5的评分评价两者在语义上的相似程度.
MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus): 句子对来源于对同一条新闻的评论. 判断这一对句子在语义上是否相同.
RTE(Recognizing Textual Entailment): 是一个二分类问题, 类似于MNLI, 但是数据量少很多.

SST-2(Stanford Sentiment Treebank): 单句的二分类问题, 句子的来源于人们对一部电影的评价, 判断这个句子的情感.
CoLA(Corpus of Linguistic Acceptability): 单句的二分类问题, 判断一个英文句子在语法上是不是可接受的.