MT-BERT在文本检索任务中的实践

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背景

提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域的一大重要目标。在人工智能领域，很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。比如在计算机视觉领域，基于对ImageNet数据集研发的物体分类模型已经超越了人类的表现。类似的，在语音识别领域，一些大型的语音数据库，同样使得了深度学习模型大幅提高了语音识别的能力。

近年来，为了提高模型的自然语言理解能力，越来越多的MRC和QA数据集开始涌现。但是，这些数据集或多或少存在一些缺陷，比如数据量不够、依赖人工构造Query等。针对这些问题，微软提出了一个基于大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO （Microsoft Machine Reading Comprehension）[1]。该数据集基于Bing搜索引擎和Cortana智能助手中的真实搜索查询产生，包含100万查询，800万文档和18万人工编辑的答案。基于MS MARCO数据集，微软提出了两种不同的任务：一种是给定问题，检索所有数据集中的文档并进行排序，属于文档检索和排序任务；另一种是根据问题和给定的相关文档生成答案，属于QA任务。在美团业务中，文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。此外，直接在所有候选文档上进行QA任务的时间消耗是无法接受的，QA任务必须依靠排序任务筛选出排名靠前的文档，而排序算法的性能直接影响到QA任务的表现。基于上述原因，我们主要将精力放在基于MS MARCO的文档检索和排序任务上。

自2018年10月MACRO文档排序任务发布后，迄今吸引了包括阿里巴巴达摩院、Facebook、微软、卡内基梅隆大学、清华等多家企业和高校的参与。在美团的预训练MT-BERT平台[14]上，我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案，称之为DR-BERT（Enhancing BERT-based Document Ranking Model with Task-adaptive Training and OOV Matching Method）。DR-BERT是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型，且在2020年5月21日（模型提交日）-8月12日期间位居榜首，主办方也单独发表推文表示了祝贺，如下图1所示。DR-BERT模型的核心创新主要包括领域自适应的预训练、两阶段模型精调及两种OOV（Out of Vocabulary）匹配方法。

图1 官方祝贺推文及MARCO 排行榜

相关介绍

Learning to Rank

在信息检索领域，早期就已经存在很多机器学习排序模型（Learning to Rank）用来解决文档排序问题，包括LambdaRank[2]、AdaRank[3]等，这些模型依赖很多手工构造的特征。而随着深度学习技术在机器学习领域的流行，研究人员提出了很多神经排序模型，比如DSSM[4]、KNRM[5]等。这些模型将问题和文档的表示映射到连续的向量空间中，然后通过神经网络来计算它们的相似度，从而避免了繁琐的手工特征构建。

图2 Pointwise、Pairwise、Listwise训练的目标

根据学习目标的不同，排序模型大体可以分为Pointwise、Pairwise和Listwise。这三种方法的示意图如上图2所示。其中，Pointwise方法直接预测每个文档和问题的相关分数，尽管这种方法很容易实现，然而对于排序来说，更重要的是学到不同文档之间的排序关系。基于这种思想，Pairwise方法将排序问题转换为对两两文档的比较。具体来讲，给定一个问题，每个文档都会和其他的文档两两比较，判断该文档是否优于其他文档。这样的话，模型就学习到了不同文档之间的相对关系。

然而，Pairwise的排序任务存在两个问题：第一，这种方法优化两两文档的比较而非更多文档的排序，跟文档排序的目标不同；第二，随机从文档中抽取Pair容易造成训练数据偏置的问题。为了弥补这些问题，Listwise方法将Pairwsie的思路加以延伸，直接学习排序之间的相互关系。根据使用的损失函数形式，研究人员提出了多种不同的Listwise模型。比如，ListNet[6]直接使用每个文档的top-1概率分布作为排序列表，并使用交叉熵损失来优化。ListMLE[7]使用最大似然来优化。SoftRank[8]直接使用NDCG这种排序的度量指标来进行优化。大多数研究表明，相比于Pointwise和Pairwise方法，Listwise的学习方式能够产生更好的排序结果。

BERT

自2018年谷歌的BERT[9]的提出以来，预训练语言模型在自然语言处理领域取得了很大的成功，在多种NLP任务上取得了SOTA效果。BERT本质上是一个基于Transformer架构的编码器，其取得成功的关键因素是利用多层Transoformer中的自注意力机制（Self-Attention）提取不同层次的语义特征，具有很强的语义表征能力。如图3所示，BERT的训练分为两部分，一部分是基于大规模语料上的预训练（Pre-training），一部分是在特定任务上的微调（Fine-tuning）。

图3 BERT的结构和训练模式

在信息检索领域，很多研究人员也开始使用BERT来完成排序任务。比如，[10][11]就使用BERT在MS MARCO上进行实验，得到的结果大幅超越了当时最好的神经网络排序模型。[10]使用了Pointwise学习方式，而[11]使用了Pairwise学习方式。这些工作虽然取得了不错的效果，但是未利用到排序本身的比较信息。基于此，我们结合BERT本身的语义表征能力和Listwise排序，取得了很大的进步。

模型介绍

任务描述

基于DeepCT候选初筛

由于MS MARCO中的数据量很大，直接使用深度神经网络模型做Query和所有文档的相关性计算会消耗大量的时间。因此，大部分的排序模型都会使用两阶段的排序方法。第一阶段初步筛选出top-k的候选文档，然后第二阶段使用深度神经网络对候选文档进行精排。这里我们使用BM25算法来进行第一步的检索，BM25常用的文档表示方法包括TF-IDF等。

但是TF-IDF不能考虑每个词的上下文语义。DeepCT[12]为了改进这种问题，首先使用BERT对文档单独进行编码，然后输出每个单词的重要性程度分数。通过BERT强大的语义表征能力，可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图4所示，颜色越深的单词，其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。

图4 DeepCT估单词的重要性，同一个词在不同文档中的重要性不同

DeepCT的训练目标如下所示：

其中QTR(t,d)表示文档d中单词t的重要性分数，Qd表示和文档d相关的问题，Q{d,t}表示文档d对应的问题中包含单词t的子集。输出的分数可以当做词频（TF）使用，相当于对文档的词的重要性进行了重新估计，因此可以直接使用BM25算法进行检索。我们使用DeepCT作为第一阶段的检索模型，得到top-k个文档作为文档候选集合D={D1,D2,...,Dk}。

领域自适应预训练

由于我们的模型是基于BERT的，而BERT本身的预训练使用的语料和当前的任务使用的语料并不是同一个领域。我们得出这个结论是基于对两部分语料中top-10000高频词的分析，我们发现MARCO的top-10000高频词和BERT基线使用的语料有超过40%的差异。因此，我们有必要使用当前领域的语料对BERT进行预训练。由于MS MARCO属于大规模语料，我们可以直接使用该数据集中的文档内容对BERT进行预训练。我们在第一阶段使用MLM和NSP预训练目标函数在MS MARCO上进行预训练。

两阶段精调

图5 模型结构

下面介绍我们提出的精调模型，上图5展示了我们提出的模型的结构。精调分为两个阶段：Pointwise精调和Listwise精调。

Pointwise问题类型感知的精调

第一阶段的精调，我们的目标是通过Pointwise的训练方式建立问题和文档的关系。我们将Query-Document作为输入，使用BERT对其编码，匹配问题和文档。考虑到问题和文档的匹配模式和问题的类型有很大的关系，我们认为在该阶段还需要考虑问题的类型。因此，我们使用问题，问题类型和文档一起通过BERT进行编码，得到一个深层交互的语义表示。具体的，我们将问题类型T、问题Q和第i个文档Di拼接成一个序列输入，如下式所示：

其中<SEP>表示分隔符，<CLS>的位置对应的编码表示Query-Document的关系。

经过BERT编码后，我们取最后一层中<CLS>位置的表示hi为Query-Document的关系表示。然后通过Softmax计算他们的得分，得到：

该分数Ti通过交叉熵损失函数进行优化。通过以上的预训练，模型对不同的问题学到了不同的匹配模式。该阶段的预训练可以称为类型自适应（Type-Adaptive）模型精调。

Listwise 精调

为了使得模型直接学习不同排序的比较关系，我们通过Listwise的方式对模型进行精调。具体的，在训练过程中，对于每个问题，我们采样n+个正例以及n-个负例作为输入，这些文档是从候选文档集合D中随机产生。注意，由于硬件的限制，我们不能将所有的候选文档都输入到当前模型中。因此我们选择了随机采样的方式来进行训练。和预训练中使用BERT的方式类似，我们得到正例和负例中每个文档的表示，hi+和hi-。然后通过一个单层感知机将上面得到的表示降维并转换成一个分数，即：