不拆分单词也可以做NLP，哈工大最新模型在多项任务中打败BERT

丰色发自凹非寺量子位|公众号QbitAI
【不拆分单词也可以做NLP，哈工大最新模型在多项任务中打败BERT】众所周知， BERT在预训练时会对某些单词进行拆分（术语叫做“WordPiece”）。
比如把“loved”、“loving”和“loves”拆分成“lov”、“ed”、“ing”和”es” 。
目的是缩减词表、加快训练速度，但这样一来，在某些时候反而会阻碍模型的理解能力。
比如把”lossless”分成”loss”和”less”的时候。
现在，来自哈工大和腾讯AILab的研究人员，尝试利用不做单词拆分的词汇表开发了一个BERT风格的预训练模型——WordBERT 。
结果，这个WordBERT在完形填空测试和机器阅读理解方面的成绩相比BERT有了很大提高。
在其他NLP任务，比如词性标注(POS-Tagging)、组块分析(Chunking)和命名实体识别(NER)中， WordBERT的表现也都优于BERT 。
由于不用分词，这个WordBERT还可以直接进行中文训练。
更值得一提的是，它在性能提升的同时，推理速度并没有变慢。

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可谓一举多得。
NOWordPieces
与BERT类似， WordBERT包含两个组件：词向量（wordembedding）和Transformer层。
和以前的模型一样， WordBERT采用多层双向Transformer来学习语境表示（contextualizedrepresentation）。
wordembedding则是用来获得单词向量表示的参数矩阵，与把单词分成WordPiece的BERT相比， WordBERT的词汇由完整的单词组成。
他们用自然语言处理软件包Spacy处理数据，生成了两个词汇表，一个规模为500K ，一个为1M 。
词汇表中还被单独添加了5个特殊单词：[PAD]、[UNK]、[CLS]、[SEP]和[MASK] 。
通过不同的词汇表规模、初始化配置和不同语言，最后研究人员一共训练出四个版本的WordBERT：
WordBERT-500K、WordBERT-1M、WordBERT-Glove和WordBERT-ZH 。

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它们的配置如上，嵌入参数都是随机初始化的，嵌入维数和基准BERT保持一致。
其中WordBERT-Glove用的词汇表是现成的Glovevocabulary ，里面包含约190万个未编码的单词，该模型由相应的单词向量（wordvectors）在WordBERT之上初始化而来。
WordBERT-ZH则是用中文词汇训练出来的WordBERT ，它也保持了768的词嵌入维数。
性能与速度兼具
在测试环节中，完形填空的测试数据集来自CLOTH ，它由中学教师设计，通常用来对中国初高中学生进行入学考试。
其中既有只需在当前句子中进行推理的简单题，也有需要在全文范围内进行推理的难题。
结果如下：

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△M代表初中， H代表高中
WordBERT-1M获得了最佳成绩，并接近人类水平。
它在高中题比BERT高了3.18分，初中题高了2.59分，这说明WordBERT在复杂任务中具有更高的理解和推理能力。
在词性标注、组块分析和命名实体识别（NER）等分类任务中， WordBERT的成绩如下：

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相比来看，它在NER任务上的优势更明显一些（后两列）。
研究人员推测，这可能是WordBERT在学习低频词的表征方面有优势，因为命名实体（namedentities）往往就是一些不常见的稀有词。
对于“中文版”WordBERT-ZH ，研究人员在CLUEbenchmark上的各种任务中测试其性能。
除了BERT ，对比模型还包括WoBERT和MarkBERT ，这也是两个基于BERT预训练的中文模型。