全球人工智能技术创新大赛短文本语义匹配方案技巧
好久不打比赛，周末看到“全球人工智能技术创新大赛”已经开打了一段时间，前排分数冲的有点凶，技痒的我看到了一道熟悉的赛题——小布助手对话短文本语义匹配，由于在搜索推荐系统的一些任重中，文本语义匹配子任务也是经常会遇到的一个问题，于是乎掏出那根...咳咳..沉睡了很久的GPU，翻出了祖传代码，跑了一波Baseline...
赛题题型不新鲜，在Baseline的的基础上参考了一些思路做些炼丹技巧上的操作，3次提交之后顺利冲进排行榜首页。针对短文本语义匹配，本文帮大家梳理一波方案技巧。
P.S.发稿之前，看了一眼排行榜，分数已经被大家刷上去了，参加人数还蛮多，有兴趣的同学可以去战一波...
赛题背景
意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。本赛题要求参赛队伍根据脱敏后的短文本query-pair，预测它们是否属于同一语义，提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测和排名，得分最优者获胜。
数据及评估指标
数据
训练数据包含输入query-pair，以及对应的真值。初赛训练样本10万，复赛训练样本30万，这份数据主要用于参赛队伍训练模型，为确保数据的高质量，每一个样本的真值都有进行人工标注校验。每行为一个训练样本，由query-pair和真值组成，每行格式如下：
query-pair格式：query以中文为主，中间可能带有少量英文单词（如英文缩写、品牌词、设备型号等），采用UTF-8编码，未分词，两个query之间使用 分割。
真值：真值可为0或1，其中1代表query-pair语义相匹配，0则代表不匹配，真值与query-pair之间也用 分割。
评估标准
比赛的评估标准由性能标准和效果标准两部分组成，初赛采用效果标准，AUC 指标，具体定义如下：
其中：
rank(i)：表示i这个样本的预测得分在测试集中的排序；
M：测试集中语义匹配的样本的个数；
N：测试集中语义不匹配的样本的个数。
解决方案与技巧
在BERT横行的时代，解决方案大同小异，直接梭哈BERT的性价比是很高的，当所有人都会使用这套操作时，你又该怎么办呢？首先针对此类问题，分享一波炼丹小技巧。由于本赛题开赛前，将文本替换成了加密形式，有些技巧可能无法使用，但不影响学习。
数据增强
1. 标签传递
根据IF A=B and A =C THEN B=C 的规则，对正样本做了扩充增强。
根据IF A=B and A!=C THEN B!=C的规则，对负样本做了扩充增强。
2. 随机删除，随机替换， 随机交换
Query比较短，大约有10-20个字的长度，随机删除部分。
很多query仅仅相差一个单词， 随机替换部分。
多数属于问句， 随机交换部分。
3. 同义词替换
建模思路
第一个Baseline我沿用了之前计算相似度的方式对问题就行了求解，也做了模型线上的第一次提交，线上0.88的水平。具体思路如下：
1. SIF Sentence Embedding
SIF Sentence Embedding 使用预训练好的词向量，使用加权平均的方法，对句子中所有词对应的词向量进行计算，得到整个句子的embedding向量。
SIF的计算分为两步：
对句子中的每个词向量，乘以一个独特的权重b，权重b是一个常数 a除以a与该词频率的和，这种做法的会对出现频率高词进行降权，也就是说出现频次越高，其权重也就越小；
计算句向量矩阵的第一主成分u，让每个Sentence Embedding减去它在u上的投影；
这里，利用该方法做召回，在验证集上的准确性要比其他两种方式效果好。
对句子中所有单词求平均得到sentence embedding；
对句子中所有单词利用IDF值加权后求平均得到sentence embedding。
2. InferSent
InferSent相似度模型是Facebook提出了一种通过不同的encoder得到Sentence Embedding，然后计算两个Sentence Embedding的差值、点乘得到交互向量，计算两者之间的相似度。
这里，对原始论文方法做了两处修改：其一是针对这个问题对3-way softmax层（entailment，contradiction，neutral）做了相应的修改变为2-way softmax；其二是中间层去掉了u和v，只使用差值和内积两种特征表征方式；同时在7中编码器：1）LSTM, 2）GRU, 3）bi-GRU, 4）bi-LSTM(mean pooling), 5）bi-LSTM(max pooling), 6）self-attention, 7）CNN 中选用了Bi-LSTM MaxPooling的方式。
开源方案
本赛题苏剑林开源了一套方案，这套方案让脱敏数据，也能使用BERT。脱敏数据对于BERT来说，其实就是Embedding层不一样而已，其他层还是很有价值的。所以重用BERT主要还是通过预训练重新对齐Embedding层。
在这个过程中，初始化很重要。首先，我们把BERT的Embedding层中的[UNK]、[CLS]、[SEP]等特殊标记拿出来，这部分不变；然后，我们分别统计密文数据和明文数据的字频，明文数据指的是任意的开源通用语料，不一定要密文数据对应的明文数据；接着按照频率简单对齐明文字表和密文字表。这样一来，我们就可以按照明文的字来取出BERT的Embedding层来作为相应的初始化。
简单来说，就是苏剑林用最高频的明文字对应的BERT Embedding，来初始化最高频的密文字，依此类推来做一个基本的字表对齐。对比实验表明，这个操作可以明显加快模型的收敛速度。
我的第2次提交是对该方案增加了FGM部分进行了提交测试，因为FGM带了百一的得分收益，线上0.87+的水平，跟苏兄开源时公布的0.86+得分相对一致。
FGM对抗训练
上面提到了FGM的对抗训练，其实也算是一个炼丹小技巧，这里做一下见到介绍。
对抗训练（Adversarial Training），顾名思义，就是在训练过程中产生一些攻击样本，早期是FGSM和I-FGSM攻击，目前当前最优的攻击手段是PGD。对抗训练，相当于是加了一层正则化，给神经网络的随机梯度优化限制了一个李普希茨的约束。
传统上认为，这个训练方式会牺牲掉一定的测试精度，因为卷积模型关注局部特性，会学到一些敏感于扰动的特征，对抗训练是一种去伪存真的过程，这是目前像素识别的视觉算法的局限性。这里苏建林在kexue.fm里实现是很简单的，详情参看引用链接。
总结
最后，第3次提交将前两次的提交的结果，做了一个简单的线性融合，线上到了当时排行榜的首页，Ensemble的方式其实很多，由于时间的关系并没去堆很多模型，对此感兴趣的同学，可以去看一下《Kaggle竞赛宝典》的系列文章。
比赛结束还有一段时间，感兴趣的同学可以去尝试一波。数据竞赛作为一种保持竞技状态（战斗状态）的一种方式，在工作中直接应用的层面的可能很少，但是它能带给选手的更多是一种对问题的深层次思考，一种解决问题的实战训练能力，如果你有时间，不妨一试。这次全球人工智能技术创新大赛是清华大学刘强老师负责跟的，刘老师的负责态度和对选手的正面鼓励，我想很多接触过的人都会印象深刻。哈哈哈，依稀的记得2017年首次参赛，刘老师送的清华大学百年纪念邮票。
工作之后，时间会过很快，考虑更多的可能是做一件事是否能有结果，考虑的事情多了，也就没有了当年肝肝肝的勇气。偶尔回到赛场提醒一下自己，怀念一下过去....ALL in BERT，便是这份高效利用自己时间的体现，简单、有效、奥卡姆剃刀...
原文标题：【比赛经验】ALL in BERT：一套操作冲进排行榜首页
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