深入理解UKPLab/sentence-transformers中的领域自适应技术

深入理解UKPLab/sentence-transformers中的领域自适应技术

sentence-transformers Multilingual Sentence & Image Embeddings with BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentence-transformers

领域自适应概述

在自然语言处理领域，领域自适应(Domain Adaptation)是指将预训练的语言模型调整到特定文本领域的技术，其最大特点是不需要标注的训练数据。这项技术在UKPLab/sentence-transformers项目中得到了深入研究和实现。

领域自适应与无监督学习的区别

虽然存在无监督文本嵌入学习方法，但这些方法通常表现不佳，难以学习领域特定的概念。相比之下，领域自适应方法更为有效：

1. 领域自适应利用未标注的特定领域语料库和现有的标注语料库
2. 可以获得更好的性能表现
3. 能够更好地捕捉领域特定特征

自适应预训练方法

自适应预训练是领域自适应的一种重要方法，其流程如下：

1. 首先在目标语料库上进行预训练
2. 然后在现有标注数据集上进行微调

这种方法在多个领域特定的句子嵌入任务中表现出色：

性能对比

| 方法 | AskUbuntu | CQADupStack | Twitter | SciDocs | 平均 | |------|----------|------------|--------|--------|-----| | 零样本模型 | 54.5 | 12.9 | 72.2 | 69.4 | 52.3 | | TSDAE | 59.4 | 14.4 | 74.5 | 77.6 | 56.5 | | MLM | 60.6 | 14.3 | 71.8 | 76.9 | 55.9 |

从数据可以看出，先在特定语料库上进行预训练，然后在标注数据上微调，性能可提升多达8个百分点。

语义搜索性能

在语义搜索任务中，性能提升更为显著：

| 方法 | FiQA | SciFact | BioASQ | TREC-COVID | CQADupStack | Robust04 | 平均 | |------|------|---------|--------|------------|------------|----------|-----| | 零样本模型 | 26.7 | 57.1 | 52.9 | 66.1 | 29.6 | 39.0 | 45.2 | | TSDAE | 29.3 | 62.8 | 55.5 | 76.1 | 31.8 | 39.4 | 49.2 |

性能提升可达10个百分点。

自适应预训练的缺点

1. 计算开销大：需要先在语料库上运行预训练，然后在标注数据集上进行监督学习
2. 标注训练数据集可能非常大（例如某些模型训练使用了超过10亿个训练对）

GPL：生成式伪标签方法

GPL(Generative Pseudo-Labeling)方法克服了自适应预训练的缺点，它可以在已微调的模型基础上应用，显著减少了计算开销。

GPL工作原理

GPL包含四个关键阶段：

1. 查询生成：使用T5模型为给定文本生成可能的查询

   • 例如，对于文本"Python是一种高级通用编程语言"，可能生成查询"什么是Python"

2. 负样本挖掘：为生成的查询挖掘负样本段落

   • 使用现有的文本嵌入模型检索与查询相关但不被认为是相关的段落

3. 伪标签：使用交叉编码器对所有(查询，段落)对进行评分

   • 解决负样本挖掘中可能包含实际相关段落的问题

4. 训练：使用MarginMSELoss训练文本嵌入模型

GPL的优势

1. 可以直接在预训练模型上应用
2. 训练时间可控（实验中在V100 GPU上训练约1天）
3. 可以与自适应预训练结合，获得额外性能提升

性能对比

| 方法 | FiQA | SciFact | BioASQ | TREC-COVID | CQADupStack | Robust04 | 平均 | |------|------|---------|--------|------------|------------|----------|-----| | 零样本模型 | 26.7 | 57.1 | 52.9 | 66.1 | 29.6 | 39.0 | 45.2 | | TSDAE + GPL | 33.3 | 67.3 | 62.8 | 74.0 | 35.1 | 42.1 | 52.4 | | GPL | 33.1 | 65.2 | 61.6 | 71.7 | 34.4 | 42.1 | 51.4 |

技术实现要点

1. 伪标签步骤：这是GPL性能提升的关键，它不像传统方法简单地将段落标记为正(1)或负(0)，而是通过交叉编码器进行更精细的评分

2. 负样本处理：GPL能够识别部分相关或高度相关的段落，并教导文本嵌入模型这些段落对于给定查询的相关性

3. 训练损失函数：使用MarginMSELoss进行训练，能够更好地处理伪标签提供的信息

应用建议

1. 对于计算资源有限的情况，建议直接使用GPL方法
2. 对于追求最高性能的场景，可以考虑TSDAE + GPL的组合方法
3. 训练时间可以根据实际需求调整，通常1天左右的训练就能获得不错的效果

总结

UKPLab/sentence-transformers项目提供的领域自适应技术，特别是GPL方法，为特定领域文本嵌入模型的适配提供了高效解决方案。这些方法在实际应用中表现出色，能够显著提升模型在特定领域的性能表现，同时保持了较好的计算效率。

sentence-transformers Multilingual Sentence & Image Embeddings with BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentence-transformers