我们基于预训练模型 ERNIE-Gram 结合正则化策略 R-Drop 在 2021 CCF BDCI 千言-问题匹配鲁棒性评测 竞赛上建立了 Baseline 方案和评测结果。
问题匹配（Question Matching）任务旨在判断两个自然问句之间的语义是否等价，是自然语言处理领域一个重要研究方向。问题匹配同时也具有很高的商业价值，在信息检索、智能客服等领域发挥重要作用。
近年来，神经网络模型虽然在一些标准的问题匹配评测集合上已经取得与人类相仿甚至超越人类的准确性，但在处理真实应用场景问题时，性能大幅下降，在简单（人类很容易判断）的问题上无法做出正确判断（如下图），影响产品体验的同时也会造成相应的经济损失。
| 问题1 | 问题2 | 标签(Label) | Model |
|---|---|---|---|
| 婴儿吃什么蔬菜好 | 婴儿吃什么绿色蔬菜好 |
0 | 1 |
关于牢房的电视剧 |
关于监狱的电视剧 |
1 | 0 |
心率过快有什么问题 |
心率过慢有什么问题 |
0 | 1 |
黑色裤子配什么上衣 |
黑色上衣配什么裤子 |
0 | 1 |
当前大多数问题匹配任务采用单一指标，在同分布的测试集上评测模型的好坏，这种评测方式可能夸大了模型能力，并且缺乏对模型鲁棒性的细粒度优劣势评估。本次评测关注问题匹配模型在真实应用场景中的鲁棒性，从词汇理解、句法结构、错别字、口语化、对话理解五个维度检测模型的能力，从而发现模型的不足之处，推动语义匹配技术的发展。本次竞赛主要基于千言数据集，采用的数据集包括哈尔滨工业大学（深圳）的LCQMC和BQ数据集、OPPO的小布对话短文本数据集以及百度的DuQM数据集，期望从多维度、多领域出发，全面评价模型的鲁棒性，进一步提升问题匹配技术的研究水平。本次竞赛将在第九届“CCF大数据与计算智能大赛”举办技术交流论坛和颁奖仪式，诚邀学术界和工业界的研究者和开发者参加本次竞赛！
本项目分别基于ERNIE-1.0、Bert-base-chinese、ERNIE-Gram 3 个中文预训练模型训练了单塔 Point-wise 的匹配模型, 基于 ERNIE-Gram 的模型效果显著优于其它 2 个预训练模型。
此外，在 ERNIE-Gram 模型基础上我们也对最新的正则化策略 R-Drop 进行了相关评测, R-Drop 策略的核心思想是针对同 1 个训练样本过多次前向网络得到的输出加上正则化的 Loss 约束。
我们开源了效果最好的 2 个策略对应模型的 checkpoint 作为本次比赛的基线方案: 基于 ERNIE-Gram 预训练模型 R-Drop 系数分别为 0.0 和 0.1 的 2 个模型, 用户可以下载相应的模型来复现我们的评测结果。
| 模型 | rdrop_coef | dev acc | test-A acc | test-B acc |
|---|---|---|---|---|
| ernie-1.0-base | 0.0 | 86.96 | 76.20 | 77.50 |
| bert-base-chinese | 0.0 | 86.93 | 76.90 | 77.60 |
| ernie-gram-zh | 0.0 | 87.66 | 80.80 | 81.20 |
| ernie-gram-zh | 0.1 | 87.91 | 80.20 | 80.80 |
| ernie-gram-zh | 0.2 | 87.47 | 80.10 | 81.00 |
以下是本项目主要代码结构及说明：
question_matching/
├── model.py # 匹配模型组网
├── data.py # 训练样本的数据读取、转换逻辑
├── predict.py # 模型预测脚本，输出测试集的预测结果: 0,1
└── train.py # 模型训练评估
本项目使用竞赛提供的 LCQMC、BQ、OPPO 这 3 个数据集的训练集合集作为训练集，使用这 3 个数据集的验证集合集作为验证集。
运行如下命令生成本项目所使用的训练集和验证集，您在参赛过程中可以探索采取其它的训练集和验证集组合，不需要和基线方案完全一致。
cat ./data/train/LCQMC/train ./data/train/BQ/train ./data/train/OPPO/train > train.txt
cat ./data/train/LCQMC/dev ./data/train/BQ/dev ./data/train/OPPO/dev > dev.txt训练集数据格式为 3 列: text_a \t text_b \t label, 样例数据如下:
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验证集的数据格式和训练集相同，样例如下:
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运行如下命令，即可复现本项目中基于 ERNIE-Gram 的基线模型:
$unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3" train.py \
--train_set train.txt \
--dev_set dev.txt \
--device gpu \
--eval_step 100 \
--save_dir ./checkpoints \
--train_batch_size 32 \
--learning_rate 2E-5 \
--rdrop_coef 0.0可支持配置的参数：
train_set: 训练集的文件。dev_set：验证集数据文件。rdrop_coef：可选，控制 R-Drop 策略正则化 KL-Loss 的系数；默认为 0.0, 即不使用 R-Drop 策略。train_batch_size：可选，批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。learning_rate：可选，Fine-tune的最大学习率；默认为5e-5。weight_decay：可选，控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.0。epochs: 训练轮次，默认为3。warmup_proption：可选，学习率 warmup 策略的比例，如果 0.1，则学习率会在前 10% 训练 step 的过程中从 0 慢慢增长到 learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为 0.0。init_from_ckpt：可选，模型参数路径，热启动模型训练；默认为None。seed：可选，随机种子，默认为1000。device: 选用什么设备进行训练，可选cpu或gpu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。
程序运行时将会自动进行训练，评估。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。
训练过程中每一次在验证集上进行评估之后，程序会根据验证集的评估指标是否优于之前最优的模型指标来决定是否存储当前模型，如果优于之前最优的验证集指标则会存储当前模型，否则则不存储，因此训练过程结束之后，模型存储路径下 step 数最大的模型则对应验证集指标最高的模型, 一般我们选择验证集指标最高的模型进行预测。
如：
checkpoints/
├── model_10000
│ ├── model_state.pdparams
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── vocab.txt
└── ...
NOTE:
- 如需恢复模型训练，则可以设置
init_from_ckpt， 如init_from_ckpt=checkpoints/model_100/model_state.pdparams。
训练完成后，在指定的 checkpoints 路径下会自动存储在验证集评估指标最高的模型，运行如下命令开始生成预测结果:
$ unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -u \
predict.py \
--device gpu \
--params_path "./checkpoints/model_10000/model_state.pdparams" \
--batch_size 128 \
--input_file "${test_set}" \
--result_file "predict_result"输出预测结果示例如下:
0
1
0
1
提交预测结果进行评测
[1] Liang, Xiaobo, Lijun Wu, Juntao Li, Yue Wang, Qi Meng, Tao Qin, Wei Chen, Min Zhang, and Tie-Yan Liu. “R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks.” ArXiv:2106.14448 [Cs], June 28, 2021. http://arxiv.org/abs/2106.14448.