自然语言处理

NLP包括自然语言理解和自然语言生成，任务包括文本分类、相似匹配、对话问答、机器翻译、序列标注、知识图谱、意图理解、词义消歧。

  • 视觉和nlp最大的区别：语义稀疏性，域间差异性，无限粒度性

  • Transformer时代三类模型：bert（自编码）、gpt（自回归）、bart（编码-解码）

1. Tokenizer

  • tokenizer: 大致经历了从word/char到subword的进化

  • word level

    • 词表的长尾效应非常大，OOV问题，单词的形态关系和词缀关系(old, older)

  • char level

    • 无法承载丰富的语义，序列长度长

  • sub-word level: BPE, Bytes BPE, WordPiece, Uni-gram, SentencePiece

    • 常用词保持原状，生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间

    • BPE: byte-pair encoding 无监督分词，自底向上的策略。初始化将每个字符为词典，统计词频，迭代(合并频率最高的词对，更新词频)

    • wordpiece: 无监督分词，自顶向下的贪心拆分策略，最大似然估计确定最佳分割点(基于概率生成新subword)，词频更新词典

    • SentencePiece库: 基于BPE和uni-gram,根据不同任务或语料库需求，自定义分词模型，更好处理未登录或稀有词

    • chatGPT训练中文: BPE算法在中文上训，最小单元不再是汉字，而是 byte，UTF-8 编码中，一个汉字相当 3 个字节

    • 解决OOV(out-of-vocabulary)问题，even if a word is not seen during training, the model can still understand and generate text based on its constituent parts

2. 模型

传统

  • BOW

  • tfidf

  • word2vec

  • crf

encoder-decoder

  • BART

  • T5

encoder

  • BERT

  • XLNet

decoder

  • GPT3

  • PALM

  • LLaMA

2.1 tfidf / BM25

geeksforgeeks

term-frequency: w represents a word, d means the document

tf(w, d) = count(w, d) / total(d)

def compute_term_frequency(text: str, vocabularies: dict[str, int]) -> dict:
    """
    calculate term frequency: 每个document中，一个词出现次数越多越重要
    Args:
        text (str): input text
        vocabularies (dict[str, int]): vocabulary list from corpus

    Returns:
        dict: a dict containing the tf for each word
    """
    words = text.split(' ')
    word_count_norm = copy.deepcopy(vocabularies)
    for word in words:
        if word in word_count_norm.keys():
            word_count_norm[word] += 1
        else:
            # considering unknown words in testing
            word_count_norm["[UNK]"] += 1
    for word, count in word_count_norm.items():
        word_count_norm[word] = count / len(words)
    return word_count_norm  # 结果按vocab排序, 一个document可以根据tf转化为一个向量

Inverse Document Frequency: N is the total number of documents while df means the document frequency

idf(w) = log(N / df(w))

def compute_inverse_document_frequency(documents: List[str]) -> dict[str, float]:
    """
    calculate the idf: 一个单词出现在越多document中，证明这个单词越不重要
    Args:
        documents (List[str]): a list of documents

    Returns:
        dict[str, float]: idf
    """
    N = len(documents)
    idf_dict = {}

    for document in documents:
        for word in set(document.split(' ')):
            # Count how many documents appear this word
            idf_dict[word] = idf_dict.get(word, 0) + 1

    # Apply logarithmic function to the counts
    idf_dict = {word: math.log(N / count)
                for word, count in idf_dict.items()}
    # Consider unknown words in the testing
    idf_dict['[UNK]'] = math.log(N + 1 / 1)
    return idf_dict

综合tfidf

def calculate_feature_vector(term_frequency: dict[str, int], inverse_document_frequency: dict[str, int]):      
    tfidf = dict()
    for word, tf_word in term_frequency.items():
      tfidf[word] = tf_word * inverse_document_frequency[word]

    tfidf_vector = np.array([tfidf_word for _, tfidf_word in tfidf.items()])
    return tfidf_vector

2.2 word2vec/glove/fasttext

  • word2vec: 本质上是词的共现

  • 缺点:

    • 静态表征(contextless word embeddings). 训练完成做推理时, 每个token的表示与上下文无关

    • 一词多义：disambiguate words with multiple meanings

  • Hierarchical Softmax: 霍夫曼树， n分类变成 log(n) 次二分类

  • Negative Sampling 负采样

    • 基于词频的采样，w^(0.75)

    • 负样本中选取一部分来更新，而不是更新全部的权重

2.3 LDA

2.4 CRF

  • CRF 是一个序列化标注算法，接收一个输入序列，输出目标序列，可以被看作是一个 Seq2Seq 模型

2.5 Transformer

  • Transformer时代几大模型范式, BERT: encoder-only, GPT: decoder-only, T5: encoder-decoder, GLM: prefix-lm

  • 预训练任务：Masked Language Model 和 Next Sentence Predict(Autoregressive)

  • bert下游任务

  • fine tune

    • adapter

  • ELMo是分别以P(wi|w1...wi-1) 和 P(wi|wi+1...wn) 作为目标函数，独立训练处两个representation然后拼接，而BERT则是以p(wi|1..wi-1,wi+1,..wn) 作为目标函数训练LM。

  • 位置编码

    • 绝对位置编码

    • 相对位置编码

    • 旋转位置编码RoPE

ERNIE

RoBERTa

  • 调了更好的版本的BERT

  • 预训练，无NSP任务

  • 动态Mask: 训练数据复制多份，每份采用不同的随机挑选 token 进行掩码

  • 更大的词汇表

XLNet

  • 自回归

UniLM

TinyBERT

  • Loss: Embedding Layer Distillation, Transformer Layer Distillation, Prediction Layer Distillation

2.6 GPT

  • 自回归模型

  • GPT3: Zero-Shot Learning

  • gpt的四个下游任务

  • Emergent Ability

2.7 T5

3. 评价指标

perplexity

BLEU

  • BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而 ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量

  • 过于依赖参考，如果译文质量很好但部分字词在参考翻译中没有的话得分会很低；未考虑语法问题

ROGUE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)

  • 基于召回率

  • ROUGE-N: N-gram拆分后，计算召回率

  • ROUGE-L: 最长公共子序列(非连续)

  • ROUGE-W: 连续匹配情况加权后的最长公共子序列长度

BertScore

4. 应用

对具体的应用方向应该建立和熟悉其发展脉络。

4.1 文本分类

知识点

  • word2vec

    • HS是怎么做的？负采样怎么做的？

    • 负采样：加速了模型计算,保证了模型训练的效果。模型每次只需要更新采样的词的权重，不用更新所有的权重，那样会很慢。中心词其实只跟它周围的词有关系，位置离着很远的词没有关系，也没必要同时训练更新。采样 ，词频越大，被采样的概率就越大。

  • fasttext

    • fasttext的架构和word2vec 中的cbow 类似，不同之处在于，fasttext预测的是标签，cbow 预测的是中间词

    • 将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类

  • bert

  • albert

    • ALBERT如何节约参数和训练（SOP）不一样的点

  • roberta

    • 动态mask，ratio

4.2 实体识别

信息抽取（Information Extraction）

  • 序列标注（Sequence Labeling）

  • 指针网络（Pointer Network）

    • PointerNet

    • UIE: 基于 prompt 的指针网络

实体识别 NER

  • Nested NER/ Flat NER

  • lower layers of a pre-trained LLM tend to reflect “syntax” while higher levels tend to reflect “semantics”

关系抽取 RE

  • spert/ CasRel/TPLinker/GPLinker

  • 关系抽取后的结果：保存Neo4j

  • 嵌套->GP, 非连续->W2ner, 带prompt->UIE

事件抽取 EE

  • djhee 和 plmee

Entity Linking

4.3 文本摘要 Text summarization

  • 分为抽象式摘要（abstractive summarization）和抽取式摘要(extractive summarization)

  • 在抽象式摘要中，目标摘要所包含的词或短语会不在原文中，通常需要进行文本重写等操作进行生成；

  • 抽取式摘要，通过复制和重组文档中最重要的内容(一般为句子)来形成摘要。那么如何获取并选择文档中重要句子，就是抽取式摘要的关键。传统抽取式摘要方法包括Lead-3和TextRank，传统深度学习方法一般采用LSTM或GRU模型进行重要句子的判断与选择，可以采用预训练语言模型自编码BERT/自回归GPT进行抽取式摘要。

常用指标

  • ROUGE

  • BLEU

4.4 关键词提取

key phrase generation

  • https://www.zhihu.com/question/21104071

  • NPChunker

4.5 文本生成

  • beam search

5. 解决问题

5.1 多语言模型 Multilingual

语言模型

  • 语言模型的常用评价指标是困惑度perplexity

  • 为多语言训练SentencePiece (SPM)

5.2 长序列

6. 问答

  • 为啥文本不用batch norm要用layer norm

  • transformer计算kvq的含义

  • 如何‌估计微调一个language model的成本是多少

  • quantization的概念，解释一下如何工作的

  • 如果文本非常长怎么处理

  • 如何克服固定context window的限制，能不能有100K的context window

  • BERT/GPT的区别

    • decoder_only 模型通过逐步生成的方式处理信息，不会将信息压缩到单个表示中。

    • BERT 则通过 CLS token 将信息汇总到一个单一的表示中，这种压缩的方式用于处理下游任务。

    • 随着大模型时代，即使是传统NLP任务，在few shot或语义复杂场景的时候，GPT更有优势

  • adam/adamW区别

  • query理解

    • NER 品牌、品类等

    • 构建实体库

    • 提升：增强，构造邻居词，共现的实体补充文本

  • NER 和 POS 任务有什么区别和相似

  • 文本流利度的指标

  • 生成

    • beam search: 累积概率最大的k个序列

参考代码

  • tokenizer: BPE贪心

# subword词表，之后编码和解码
import re, collections

def get_stats(vocab):
    pairs = collections.defaultdict(int) # 设置字典，默认值为0
    for word, freq in vocab.items():
        symbols = word.split()          # 使用空格进行区分
        for i in range(len(symbols)-1): # 连续字符组成一个字符对
            pairs[symbols[i], symbols[i+1]] += freq # 频率
    return pairs

def merge_vocab(pair, v_in):
    v_out = {}
    bigram = re.escape(' '.join(pair))
    p = re.compile(r'(?<!\S)' + bigram + r'(?!\S)')
    for word in v_in:
        w_out = p.sub(''.join(pair), word) # 合并字符对
        v_out[w_out] = v_in[word]
    return v_out

# 设置待编码文本，key为字符，value为频率
# 每个单词后面增加</w>, 可以知道每个单词的结束位置, 而不会统计到下一个单词中
words = text.strip().split(" ")
word_freq_dict = collections.defaultdict(int)
for word in words:
    word_freq_dict[' '.join(word) + ' </w>'] += 1

vocab = {'l o w</w>' : 5, 'l o w e s t</w>' : 2, 'n e w e r</w>':6, 'w i d e r</w>':3}
num_merges = 10 # 迭代次数
for i in range(num_merges):
    pairs = get_stats(vocab) # 字符字典
    best = max(pairs, key=pairs.get) # 找到频率最高的字符对
    vocab = merge_vocab(best, vocab)
    print(best)

  • positional encoding

def get_positional_embedding(d_model, max_seq_len):
    positional_embedding = torch.tensor([
            [pos / np.power(10000, 2.0 * (i // 2) / d_model) for i in range(d_model)]  # i 的取值为 [0, d_model)
            for pos in range(max_seq_len)]  # pos 的取值为 [0, max_seq_len)
        )
    positional_embedding[:, 0::2] = torch.sin(positional_embedding[:, 0::2])
    positional_embedding[:, 1::2] = torch.cos(positional_embedding[:, 1::2])
    return positional_embedding

  • beam search

  • n-gram

参考

精读

扩展

课程

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