MarkBERT：巧妙地将词的边界标记信息融入模型

一句话概述：在 Token 中加入你感兴趣的词的边界标记。

MarkBERT 不是基于词的 BERT，依然是基于字，但巧妙地将 「词的边界标记」 信息融入模型。这样可以统一处理任意词，无论是不是 OOV。另外，MarkBERT 还有两个额外的好处：

• 首先，在边界标记上添加单词级别的学习目标很方便，这是对传统字符和句子级预训练任务的补充；

• 其次，可以通过用 POS 标签特定的标记替换通用标记来轻松合并更丰富的语义。

在 NER 任务上取得了 2 个点的提升，在文本分类、关键词识别、语义相似任务上也取得了更好的精度。

这个简单但有效的中文预训练模型 MarkBERT，考虑了词信息但没有 OOV 问题。具体有以下优势：

• 统一的方式处理常用词和低频词，没有 OOV 问题。

• Marker 的引入允许设计词级别的预训练任务，这是对字级别的 MLM 和句子级别的 NSP 的补充。

• 容易扩展加入更多单词语义（词性、词法等）。

预训练阶段有两个任务：

• MLM：对 Marker 也进行了 MASK，以便模型能学习到边界知识。

• 替换词检测：人工替换一个词，然后让模型分辨标记前面的词是不是正确的。

MarkBERT预训练 ：

MarkBERT

如下图所示：

首先分词，在词中间插入特殊标记，这些标记也会被当做普通的字符处理。有位置，也会被 MASK，这样编码时就需要注意词的边界，而不是简单地填充，MASK 预测任务变得更有挑战（预测需要更好地理解单词边界）。这样，模型依然是字符级别的，但它知道了单词的边界（因为单词的信息是显式给出的）。

替换词检测

具体而言，当一个词被替换成混淆词，标记应该做出「被替换」的预测，标签为 False，否则为 True。

该损失函数会和 MLM 的损失函数加在一起作为多任务训练过程。混淆词来自同义词或读音相似的词，通过这个任务，标记可以对上下文中的单词跨度更敏感。使用 POS 做标记的模型称为 MarkBERT-POS。

预训练

MASK 的比例依然是 15%，30% 的时间不插入任何标记（原始的 BERT）；50% 的时间执行 WWM 预测任务；其余时间执行 MLM 预测任务。

在插入标记中，30% 的时间将词替换为基于读音的混淆词或基于同义词的混淆词，标记预测读音混淆标记或同义词混淆标记；其他时间标记预测正常单词标记。为了避免不平衡标签，只计算正常标记上 15% 的损失。

实验 ：

在 NER 任务上的效果如下表所示：

可以看到，效果提升还是很明显的。

在三个任务上做了消融实验：

• MarkBERT-MLM：只有 MLM 任务

• MarkBERT-rwd：在替换词检测时，分别移除近音词或同义词

• MarkBERT-w/o：在下游任务微调时去掉 Marker（和原始 BERT 一样用法）

结果如下表所示：

结论如下：

• MarkBERT-MLM 在 NER 任务中获得显著提升，说明单词边界信息在细粒度任务中很重要。

• 不插入标记，MarkBERT-w/o 也达到了和 baseline 相近的效果，说明 MarkBERT 可以像 BERT 一样使用。

• 对 NER 任务来说，插入标记依然重要，表明 MarkBERT 结构在学习需要这种细粒度表示的任务的单词边界方面是有效的。

讨论 ：

已有的中文 BERT 融入词信息有两个方面的策略：

• 在预训练阶段使用词信息，但在下游任务上使用字符序列，如 Chinese-BERT-WWM，Lattice-BERT。

• 在下游任务中使用预训练模型时使用单词信息，如 WoBERT，AmBERT，Lichee。

另外在与实体相关的 NLU 任务，特别是关系分类中有探讨插入标记的想法。给定一个主语实体和宾语实体，现有工作注入非类型标记或实体特定标记，并对实体之间的关系做出更好的预测。

这篇论文当时刷到时觉得真心不错，方法很简单但很巧妙，一下子解决了中文预训练模型「词」的处理，非常方便地就可以引入词级别的任务，以及丰富的词语义。其实，我们甚至可以只针对「部分感兴趣的词」添加标记，剩下的依然按字处理。