Kaggle文本可读性识别大赛银牌方案复盘

1 前言

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历史三个月,文本可读性识别大赛终于落下帷幕,我们队伍的ID为wordpeace,队员分别为:致Great,firfile,heshien,heng zheng,XiaobaiLan,私榜取得91名成绩,排名top2%,整体比赛竞争比较大,邻近手分数非常接近甚至片段并列,同时私榜出现大面积抖动。

2 比赛简介

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比赛名称:CommonLit Readability Prize
比赛任务:在本次比赛中,选手构建算法来评估 3-12 年级课堂使用的阅读文本段落的复杂性,用来评估文本的可读性,是否通俗易懂。
比赛链接https://www.kaggle.com/c/commonlitreadabilityprize/overview
评估指标
\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}
比赛数据

id:每条文本的唯一ID
url_legal:数据来源,测试集中为空
license :数据许可协议,测试集中为空
excerpt :需要预测的测试集文本
target :可读性分数,目标值
standard_error :衡量每个摘录的多个评分者之间的分数分布。不包括测试数据。

3 方案总结

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总体方案为:

  • 基于比赛任务给定的训练集和测试集语料进行继续预训练:MLM任务
  • 对于预训练模型输出拼接其他网络层进行微调,主要用到的池化层有AttentionHead,MeanPooling以及预训练模型最后四个隐层输出的组合。
  • 融合非常简单,根据公榜分数设置权重进行加权相加

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全
B站回放:科大讯飞NLP文本分类赛事上分利器:Bert微调技巧大全 ChallengeHub分享

3.1 ITPT:继续预训练

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Bert是在通用的语料上进行预训练的,如果要在特定领域应用文本分类,数据分布一定是有一些差距的。这时候可以考虑进行深度预训练。

Within-task pre-training:Bert在训练语料上进行预训练

import warnings
import pandas as pd
from transformers import (AutoModelForMaskedLM,
                          AutoTokenizer, LineByLineTextDataset,
                          DataCollatorForLanguageModeling,
                          Trainer, TrainingArguments)

warnings.filterwarnings('ignore')

train_data = pd.read_csv('data/train/train.csv', sep='\t')
test_data = pd.read_csv('data/test/test.csv', sep='\t')
train_data['text'] = train_data['title'] + '.' + train_data['abstract']
test_data['text'] = test_data['title'] + '.' + test_data['abstract']
data = pd.concat([train_data, test_data])
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: x.replace('\n', ''))

text = '\n'.join(data.text.tolist())

with open('text.txt', 'w') as f:
    f.write(text)

model_name = 'roberta-base'
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.save_pretrained('./paper_roberta_base')

train_dataset = LineByLineTextDataset(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="text.txt",  # mention train text file here
    block_size=256)

valid_dataset = LineByLineTextDataset(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="text.txt",  # mention valid text file here
    block_size=256)

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer, mlm=True, mlm_probability=0.15)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./paper_roberta_base_chk",  # select model path for checkpoint
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    gradient_accumulation_steps=2,
    evaluation_strategy='steps',
    save_total_limit=2,
    eval_steps=200,
    metric_for_best_model='eval_loss',
    greater_is_better=False,
    load_best_model_at_end=True,
    prediction_loss_only=True,
    report_to="none")

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=valid_dataset)

trainer.train()
trainer.save_model(f'./paper_roberta_base')

3.2 不同层的特征

BERT 的每一层都捕获输入文本的不同特征。 文本研究了来自不同层的特征的有效性, 然后我们微调模型并记录测试错误率的性能。

class AttentionHead(nn.Module):
    def __init__(self, h_size, hidden_dim=512):
        super().__init__()
        self.W = nn.Linear(h_size, hidden_dim)
        self.V = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        
    def forward(self, features):
        att = torch.tanh(self.W(features))
        score = self.V(att)
        attention_weights = torch.softmax(score, dim=1)
        context_vector = attention_weights * features
        context_vector = torch.sum(context_vector, dim=1)

        return context_vector
    
class MeanPoolingHead(nn.Module):
    def __init__(self, h_size, hidden_dim=512):
        super().__init__()
        
    def forward(self, last_hidden_state,attention_mask):
        input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
        sum_embeddings = torch.sum(last_hidden_state * input_mask_expanded, 1)
        sum_mask = input_mask_expanded.sum(1)
        sum_mask = torch.clamp(sum_mask, min=1e-9)
        mean_embeddings = sum_embeddings / sum_mask
        return mean_embeddings

    
    
class MaxPoolingHead(nn.Module):
    def __init__(self, h_size, hidden_dim=512):
        super().__init__()
        
    def forward(self, last_hidden_state,attention_mask):
        input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
        last_hidden_state[input_mask_expanded == 0] = -1e9   # large negative value
        max_embeddings, _ = torch.max(last_hidden_state, 1)
        return max_embeddings

3.3 模型层间差分学习率

我们发现为下层分配较低的学习率对微调Roberta-Large 是有效的,比较合适的设置是 ξ=0.95 和 lr=2.0e-5,其中24代表Large模型encoder层数,如果使用base需要改成12.

def get_parameters(model, model_init_lr, multiplier, classifier_lr):
    parameters = []
    lr = model_init_lr
    for layer in range(24,-1,-1):
        layer_params = {
            'params': [p for n,p in model.named_parameters() if f'encoder.layer.{layer}.' in n],
            'lr': lr
        }
        parameters.append(layer_params)
        lr *= multiplier
    classifier_params = {
        'params': [p for n,p in model.named_parameters() if 'layer_norm' in n or 'linear' in n 
                   or 'pooling' in n],
        'lr': classifier_lr
    }
    parameters.append(classifier_params)
    return parameters
parameters=get_parameters(model,2e-5,0.95, 1e-4)
optimizer=AdamW(parameters)

4 比赛总结

在阅读前排方案之后,我们比较好的地方是单模5折可以达到0.458的分数,融合一些基础微调模型就可以达到0.455-0.456的分数,不足之处是微调模型比较单一,只采用了Deberta和Roberta的Large模型,另外在其他预训练模型比如XLNET或者T5尝试比较少;另外预训练的时候使用的语料没有做数据增强等

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