SimCLR：NLP中的对比学习

论文简介

论文链接：

SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

如果大家了解对比学习的话就好办了，这篇文章就是将对比学习应用到了自然语言处理领域。起初对学习先是用在图像领域的。如果你了解的话就可以继续往下看，如果你不了解的话我建议是先了解一下对比学习。另外推荐几篇我写的对比学习的文章。

• 诸神黄昏时代的对比学习 

• “军备竞赛”时期的对比学习

无监督获取句子向量：

• 使用预训练好的 Bert 直接获得句子向量，可以是 CLS 位的向量，也可以是不同 token 向量的平均值。

• Bert-flow^[
  On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models
  ]，主要是利用流模型校正 Bert 的向量。

• Bert-whitening^[
  Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval
  ]，用预训练 Bert 获得所有句子的向量，得到句子向量矩阵，然后通过一个线性变换把句子向量矩阵变为一个均值 0，协方差矩阵为单位阵的矩阵。

有监督的方式主要是:

• Sentence-Bert (SBERT)^[
  Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
  ]，通过 Bert 的孪生网络获得两个句子的向量，进行有监督学习，SBERT 的结构如下图所示。

对于对比学习来说，最重要是如何构造正负样本。

在图像中有多种构造对比学习的样本，比SimCLR中提到的：反转、局部裁剪、局部显出、裁剪翻转、调整饱和度、调整颜色、使用各种滤波器比如最大值滤波器，最小值滤波器、锐化滤波器。

在自然语言处理中也有很多的数据增广方式，但是他们对句子的影响都特别大。会严重降低对比学习的效果。为了解决这个问题SimCSE模型提出了一种通过随机采样dropout mask的操作来构造正样本的方法。模型使用的是BERT，每次出来的Dropout是不同的。随机dropout masks机制存在于模型的fully-connected layers和attention probabilities上，因此相同的输入，经过模型后会得到不同的结果。所以只需要将同一个句子两次喂给模型就可以得到两个不同的表示。使用这种方法产生出来的相似样本对语义完全一致，只是生成的embedding不同而已，可以认为是数据增强的最小形式。比其他的数据增强方法都要好很多。

什么是dropout

首先我们要了解什么是dropout。dropout在深度学习中通常被用来防止模型过拟合。dropout最初由Hinton组于2014年提出。可以看一下我之前的文章：

模型泛化 | 正则化 | 权重衰退 | dropout

模型为什么会过拟合。因为我们的数据集相较于我们的模型来说太小了。而我们的模型相较于我们的数据集来说太复杂。因此为了防止模型过拟合，我们可以使用dropout，让模型在训练的时候忽略一些节点。就像上图中那样。这样模型在训练数据时每次都在训练不同的网络，模型不会太依赖某些局部的特征，所以模型的泛化性更强，降低了过拟合发生的概率。

dropout和其他数据增强方法进行比较

通过dropout masks机制进行数据增强构造正例的方法。

作者在STS-B数据集上进行试验。比较dropout与其他数据增强方法的差异。

裁剪，删除和替换等数据增强方法，效果均不如dropout masks机制，即使删除一个词也会损害性能，详细如下表所示：

dropout正例与原始样本之间采用完全相同的句子，只有在向量表征过程中的dropout mask有所不同。可以视为一种最小形式的数据扩充。

不同的dropout rate

为了验证模型dropout rate对无监督SimCSE的影响，作者在STS-B数据集上进行了消融实验。从上面表格中我们可以看出当dropout rate设置为0.1的时候，模型在STS-B测试集的效果最好。

上图中

表示对于同一个样本使用相同的dropout mask，也就是说编码两次得到的向量是一样的，可以看到这种情况下效果是最差的。

我个人感觉

的时候能达到40%以上已经挺好的了。毕竟在我眼里可能会造成模型坍塌。

我还看了一下别人复现这篇论文的文章，复现的人说尝试了0.1 0.2 0.3，效果都差不多，最后还是选择了论文中的0.1.不。

对比学习评价指标

alignment 和 uniformity 是对比学习中比较重要的两种属性，可用于衡量对比学习的效果。

• alignment 计算所有正样本对之间的距离，如果 alignment 越小，则正样本的向量越接近，对比学习效果越好，计算公式如下：$
  
  
  $

• uniformity 表示所有句子向量分布的均匀程度，越小表示向量分布越均匀，对比学习效果越好，计算公式如下：$$\ell_{\text {uniform }} \triangleq \log \quad \mathbb{E}
  {x, y \stackrel{i . i . d .}{\sim} p
  {\text {data }}} e^{-2|f(x)-f(y)|^{2}}$$

其中

表示数据分布。这两个指标与对比学习的目标是一致的：正例之间学到的特征应该是相近的，而任意向量的语义特征应该尽可能地分散在超球体上。

至于这个“超球体”我认为是像InstDisc中右侧这个图一样，将每个样本的特征表示映射到空间中。（个人观点，如果理解有错请各位指教。）

无监督

无监督的目标函数是这样的。看一下上边，他图中示例是把三个句子作为输入传给编码器，然后编码器会得到对应句子的embedding。输入两次会得到两次不同的embedding。一个句子和它对应增强的句子是正样本，其余的句子作为负样本。最终使用的损失函数如下：$$\ell_{i}=-\log \frac{e^{\operatorname{sim}\left(\mathbf{h}

{i}^{z

{i}}, \mathbf{h}

{i}^{z

{i}^{\prime}}\right) / \tau}}{\sum_{j=1}^{N} e^{\operatorname{sim}\left(\mathbf{h}

{i}^{z

{i}}, \mathbf{h}

{j}^{z

{j}^{\prime}}\right) / \tau}}$$

有监督

使用有监督学习的一个难点，就是要找到适合构造正负样本的数据集。最终作者的选择如下：

那它的正负利是如何构造的呢。以其中的NLI数据集为例，在这个数据集中打进一个前提。就是注释者需要手动编写一个绝对正确的句子及蕴句子。一个可能正确的句子，中立句子。和一个绝对错误的句子矛盾句子。然后这篇论文就将这个数据集进行扩展，将原来的（句子，蕴含句子）改变为（句子，蕴含句子，矛盾句子）。在这个数据集中正样本是这个句子及其包含蕴含关系的句子。负样本有两种，是这个句子包含矛盾关系的句子以及其他的句子。损失函数如下：

结果

对7个语义文本相似度(STS)任务进行了实验，将无监督和有监督的SimCSE与STS任务中的最先进的句子嵌入方法进行了比较，可以发现，无监督和有监督的SimCSE均取得了sota的效果，具体如下表所示：

因为SimCSE做的是一个句子表征的任务，即获得更好的句子的embedding，实验效果如上图。作者使用基于BERT和基于RoBERTa的SimCSE分别与Baseline进行比较，均取得较好的效果。

下边是SimCSE使用不同版本的BERT及其变体做出的模型，对应的模型可以直接从hugging face上获取.

代码实践

既然它的效果这么好，如何快捷的在电脑上使用SimCSE呢？

先安装一下：

pip install simcse


用这两行代码加载模型。我上面那个表格里写了不同的版本， 

SimCSE("在这里填写不同版本")

。

from simcse import SimCSE
model = SimCSE("princeton-nlp/sup-simcse-bert-base-uncased")


既然是用来做sentence embedding的，那先看一下他怎么给句子编码：

embeddings = model.encode("A woman is reading.")


它反应比较慢，你需要等一下它才会出结果。不出意外的话，它应该会给出一个特别长的embedding编码。

我输出一下看一下，他应该是把一个句子编码成768维度的向量。

计算两组句子之间的‎‎余弦相似性‎：

sentences_a = ['A woman is reading.', 'A man is playing a guitar.']
sentences_b = ['He plays guitar.', 'A woman is making a photo.']
similarities = model.similarity(sentences_a, sentences_b)

similarities1 = model.similarity('A woman is reading.', 'A man is playing a guitar.')
similarities2 = model.similarity('He plays guitar.', 'A man is playing a guitar.')


除了计算句子组之间，我还放了计算两个句子的一些相似性。最后效果显示如下：

他还可以为那一组句子构建index，构建之后你再输入一个句子，从其中进行查找。他会找到和哪个句子更为相似。并且输出相似度是多少。

sentences = ['A woman is reading.', 'A man is playing a guitar.']
model.build_index(sentences)
results = model.search("He plays guitar.")


在上一段代码中我已经计算过这两个句子之间的相似度，我们可以看到跟上一段代码中的结果是一样的。

similarities2 = model.similarity('He plays guitar.', 'A man is playing a guitar.')

的输出结果是0.8934233.....现在你查询

He plays guitar.

它输出最相似的句子为

A man is playing a guitar.

相似度为0.8934233.....