中文序列标注任务的半监督边界感知语言模型预训练

Core Concepts

通过利用高质量的监督边界信息增强BABERT的学习,开发了一种半监督边界感知的预训练语言模型,在中文序列标注任务中取得了显著的性能提升。

Abstract

本文提出了一种名为Semi-BABERT的新方法,通过在BABERT的预训练过程中引入监督的词汇边界信息,来增强模型对边界信息的编码能力。具体来说:

从知识图谱和大规模语料中提取高质量的监督边界信息,并通过规则过滤和大语言模型过滤等方法对数据进行预处理。

设计了一种基于span的边界识别预训练任务(SBR),利用正负样本学习来识别文本中的词汇边界。为了解决词汇表不完整的问题,采用了PU学习的方法进行自动补充。

将SBR任务与BABERT的无监督边界感知学习(UBA)任务和BERT的掩码语言模型(MLM)任务结合,构建了Semi-BABERT的预训练目标。

实验结果表明,Semi-BABERT在中文序列标注任务(分词、词性标注、命名实体识别)上均取得了显著的性能提升,并且在其他中文自然语言理解任务(文本分类、机器阅读理解)中也展现了优异的表现。此外,本文还提出了一种"边界信息度量"(BIM)指标,可以在不需要任务特定微调的情况下评估语言模型的边界感知能力。

Stats

中文序列标注任务的训练数据规模通常较小,但Semi-BABERT仍能取得显著的性能提升。在10-shot设置下,Semi-BABERT在Onto4命名实体识别任务上的得分比BABERT高出18.7个点。

Quotes

"通过利用高质量的监督边界信息增强BABERT的学习,开发了一种半监督边界感知的预训练语言模型,在中文序列标注任务中取得了显著的性能提升。"
"Semi-BABERT在中文序列标注任务(分词、词性标注、命名实体识别)上均取得了显著的性能提升,并且在其他中文自然语言理解任务(文本分类、机器阅读理解)中也展现了优异的表现。"

Key Insights Distilled From

Chinese Sequence Labeling with Semi-Supervised Boundary-Aware Language Model Pre-training

by Longhui Zhan... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05560.pdf

Deeper Inquiries

如何进一步提高Semi-BABERT在低资源场景下的性能?

在低资源场景下进一步提高Semi-BABERT的性能可以采取以下措施：

数据增强技术：利用数据增强技术来扩充训练数据，例如通过生成合成数据或利用无监督学习方法来增加训练样本数量。
迁移学习：考虑使用迁移学习技术，将Semi-BABERT在其他任务上学到的知识迁移到低资源任务中，以提高性能。
模型压缩：对Semi-BABERT进行模型压缩，减少参数量，提高模型的轻量级和高效性能。
领域自适应：针对特定领域的低资源场景，进行领域自适应训练，以提高Semi-BABERT在该领域的性能。

Semi-BABERT的边界感知能力是否也可以应用于其他语言的序列标注任务?

Semi-BABERT的边界感知能力可以应用于其他语言的序列标注任务。虽然本文的重点是针对中文序列标注任务，但Semi-BABERT的边界感知能力原理和方法可以推广到其他语言。通过引入高质量的边界信息，可以提高模型对序列标注任务中边界的识别能力，从而改善模型在其他语言的序列标注任务中的性能。

Semi-BABERT的边界感知能力是否也可以帮助提升中文自然语言理解任务中的其他能力,如推理、常识等?

Semi-BABERT的边界感知能力可以帮助提升中文自然语言理解任务中的其他能力，如推理和常识。通过加强模型对边界信息的感知能力，可以提高模型对语言结构和语境的理解，从而改善模型在推理任务中的表现。此外，边界感知能力还有助于模型更好地捕捉语言中的常识性信息，提升模型在常识推理等任务中的性能。因此，Semi-BABERT的边界感知能力在提升中文自然语言理解任务中的多方面能力方面具有潜在的应用前景。