10、BERT在文本排序中的应用与训练策略解析

BERT在文本排序中的应用与训练策略解析

1. BERT替代模型与monoBERT基础

除了RoBERTa，还有许多类似BERT的模型可作为文本排序中BERT的直接替代品，如monoRoBERTa。在处理长文本排序的模型中，BERT作为更大模型的组件，这些替代模型也能无缝替换。不过，由于这些模型开发时间不同，对其有效性影响的研究大多是临时的。

monoBERT为文本排序问题提供了简单有效的解决方案，尤其适用于符合其序列长度限制的文本。其模型的简单性使其广泛应用，不同作者在不同实现和超参数设置下都取得了可比的结果，已成为基于Transformer的文本排序方法的基线。

2. BERT工作原理探究

虽然大量工作证明BERT是有效的排序模型，但不清楚其为何如此。以下从几个方面进行研究：
- 与“前BERT”神经排序模型的关系 ：实验表明，基于交互的方法通常比基于表示的方法更有效，因为相似性矩阵能明确捕捉查询和候选文本中单个术语及术语序列之间的精确和“软”语义匹配。在BERT中，查询术语和候选文本术语之间的全交互通过Transformer每层的多头注意力捕获，注意力似乎是从术语交互中提取信号的通用方法，取代了前BERT基于交互模型的各种技术。BERT既可以直接用于排序，也可作为更大模型的构建块。
- BERT从预训练中学到了什么 ：研究通过可视化技术、探测分类器和掩码词预测等方法揭示BERT的工作原理。例如，Tenney等人用探针支持“BERT重新发现经典NLP管道”的说法；Elazar等人用“失忆探测”表明执行下游任务时不一定使用此类语言信息。其他研究人员还研究了BE