NLP Transformers：获得固定句子嵌入向量形状的最佳方法？

Posted 2023-03-12

【中文标题】NLP Transformers：获得固定句子嵌入向量形状的最佳方法？

【英文标题】：NLP Transformers: Best way to get a fixed sentence embedding-vector shape?

【发布时间】：2020-03-20 16:33:54

【问题描述】：

我正在从 torch hub 加载一个语言模型（CamemBERT 一个基于法国 RoBERTa 的模型）并使用它嵌入一些法语句子：

import torch
camembert = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'camembert.v0')
camembert.eval()  # disable dropout (or leave in train mode to finetune)


def embed(sentence):
   tokens = camembert.encode(sentence)
   # Extract all layer's features (layer 0 is the embedding layer)
   all_layers = camembert.extract_features(tokens, return_all_hiddens=True)
   embeddings = all_layers[0]
   return embeddings

# Here we see that the shape of the embedding vector depends on the number of tokens in the sentence

u = embed(sentence="Bonjour, ça va ?")
u.shape # torch.Size([1, 7, 768])
v = embed(sentence="Salut, comment vas-tu ?")
v.shape # torch.Size([1, 9, 768])

现在想象一下，为了进行一些语义搜索，我想计算向量（在我们的例子中是张量）u 和 v 之间的 cosine distance：

cos = torch.nn.CosineSimilarity(dim=1)
cos(u, v) # will throw an error since the shape of `u` is different from the shape of `v`

我在问，为了始终获得 相同的嵌入形状的句子不管其标记的数量，最好使用什么方法？

=> 我想到的第一个解决方案是计算mean on axis=1（句子的嵌入是嵌入其标记的平均值），因为axis=0 和axis=2 始终具有相同的大小：

cos = torch.nn.CosineSimilarity(dim=1)
cos(u.mean(axis=1), v.mean(axis=1)) # works now and gives 0.7269

但是，我担心在计算平均值时会损害句子的嵌入，因为它为每个标记赋予相同的权重（可能乘以 TF-IDF？）。

=> 第二种解决方案是将较短的句子填充出来。这意味着：

一次提供要嵌入的句子列表（而不是逐句嵌入） 查找具有最长标记的句子并将其嵌入，得到它的形状S 对于嵌入的其余句子，然后填充零以获得相同的形状S（句子的其余维度为 0）

你的想法是什么？ 您还会使用哪些其他技术以及为什么？

提前致谢！

【参考方案1】：

看看sentence-transformers。您的模型可以实现为：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
word_embedding_model = models.CamemBERT('camembert-base')
dim = word_embedding_model.get_word_embedding_dimension()
pooling_model = models.Pooling(dim, pooling_mode_mean_tokens=True, pooling_mode_cls_token=False, pooling_mode_max_tokens=False)

model = SentenceTransformer(modules=[word_embedding_model, pooling_model])
sentences = ['sentence 1', 'sentence 3', 'sentence 3']
sentence_embeddings = model.encode(sentences)

在benchmark section 中，您可以看到与几种嵌入方法的比较，例如我不推荐用于相似性任务的 Bert as a Service。此外，您可以为您的任务微调嵌入。

尝试多语言模型也很有趣：

model = SentenceTransformer('distiluse-base-multilingual-cased')
model.encode([...])

可能会比平均池化 CamemBert 产生更好的结果。

【参考方案2】：

这是一个相当笼统的问题，因为没有一个特定的正确答案。

正如您所发现的，形状当然不同，因为每个标记都有一个输出（取决于标记器，这些可以是子字单元）。换句话说，您已将所有标记编码到它们自己的向量中。你想要的是一个句子嵌入，并且有很多方法可以得到这些（没有一个特别正确的答案）。

特别是对于句子分类，我们经常在语言模型经过训练时使用特殊分类标记的输出（CamemBERT 使用<s>）。请注意，根据模型的不同，这可能是第一个（主要是 BERT 和孩子；还有 CamemBERT）或最后一个令牌（CTRL、GPT2、OpenAI、XLNet）。我建议在可用时使用此选项，因为该令牌正是为此目的而训练的。

如果[CLS]（或<s> 或类似）令牌不可用，则还有一些其他选项属于术语池。经常使用最大值和均值池。这意味着您采用最大值令牌或所有令牌的平均值。正如您所说，“危险”是您将整个句子的向量值减少到可能不是很能代表句子的“某个平均值”或“某个最大值”。然而，文献表明这也很有效。

正如另一个答案所暗示的，您使用其输出的层也可以发挥作用。 IIRC 关于 BERT 的谷歌论文表明他们在连接最后四层时获得了最高分。这是更高级的，除非有要求，否则我不会在这里介绍。

我没有使用 fairseq 的经验，但是使用 transformers 库，我会写这样的东西（CamemBERT 可在 v2.2.0 的库中使用）：

import torch
from transformers import CamembertModel, CamembertTokenizer

text = "Salut, comment vas-tu ?"

tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained('camembert-base')

# encode() automatically adds the classification token <s>
token_ids = tokenizer.encode(text)
tokens = [tokenizer._convert_id_to_token(idx) for idx in token_ids]
print(tokens)

# unsqueeze token_ids because batch_size=1
token_ids = torch.tensor(token_ids).unsqueeze(0)
print(token_ids)

# load model
model = CamembertModel.from_pretrained('camembert-base')

# forward method returns a tuple (we only want the logits)
# squeeze() because batch_size=1
output = model(token_ids)[0].squeeze()
# only grab output of CLS token (<s>), which is the first token
cls_out = output[0]
print(cls_out.size())

打印输出是（按顺序）标记化后的标记、标记 ID 和最终大小。

['<s>', '▁Salut', ',', '▁comment', '▁vas', '-', 'tu', '▁?', '</s>']
tensor([[   5, 5340,    7,  404, 4660,   26,  744,  106,    6]])
torch.Size([768])

【讨论】：

感谢您对我正在考虑的解决方案的反馈！与纯 Torch 代码相比，您的 Hugging Face 转换器代码添加了什么？

您对语义搜索 NLP 任务有什么其他解决方案吗？例如本文讨论了添加池化层的想法arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf

它只是提供了一个接口来加载模型和分词器。其他部分纯粹是 Python/torch。请注意，您的代码也不是“纯火炬”。这是纯粹的fairseq。所以这取决于你想使用什么样的库。

正如我在帖子中提到的，最有效的方法取决于模型和您的任务。 CamemBERT 相对较新，所以我还没有看到用它完成的实际工作。因此，您可以自行尝试，看看哪种方案最适合您的方案。池化可能比使用 CLS 令牌效果更好，或者可能更糟。使用倒数第二层可能会更好，也可能不会。连接最后四层可能会更好，也可能不会。这些都是你在下游任务上测试的东西。

@julien_c 谢谢！已在帖子中编辑。

【参考方案3】：

Bert-as-service 是一个很好的例子，可以完全按照您的要求去做。

他们使用填充。但是请阅读常见问题解答，关于从哪个层获取表示如何汇集它：长话短说，取决于任务。

编辑：我不是说“使用 Bert-as-service”；我说的是“抄袭 Bert-as-service 所做的事情”。

在您的示例中，您获得了词嵌入（因为您从中提取的层）。 Here is how Bert-as-service does that。因此，这取决于句子的长度，这实际上不应该让您感到惊讶。

然后您将讨论通过对词嵌入进行平均池化来获得句子嵌入。那是……一种方法。但是，使用Bert-as-service as a guide for how to get a fixed-length representation from Bert...

问：如何获得固定表示？你有没有做pooling之类的？

A：是的，需要池化来获得一个句子的固定表示。在默认策略REDUCE_MEAN中，我取句子中所有标记的倒数第二个隐藏层并进行平均池化。

所以，要执行 Bert-as-service 的默认行为，您应该这样做

def embed(sentence):
   tokens = camembert.encode(sentence)
   # Extract all layer's features (layer 0 is the embedding layer)
   all_layers = camembert.extract_features(tokens, return_all_hiddens=True)
   pooling_layer = all_layers[-2]
   embedded = pooling_layer.mean(1)  # 1 is the dimension you want to average ovber
   # note, using numpy to take the mean is bad if you want to stay on GPU
   return embedded

【讨论】：

感谢您的回答 :) 我不想使用任何其他我想保留纯 Torch 代码的库。您能否解释或展示如何使用填充层？

编辑的答案更清楚 - 我说的是“撕掉 Bert-as-service 所做的事情”而不是“使用 bert-as-service”