百度飞桨中文NLP开源工具集：面向工业应用，支持六大任务
机器之心发布
来源：百度飞桨
PaddleNLP 是基于飞桨（PaddlePaddle）开发的工业级中文 NLP 开源工具与预训练模型集，将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现，可大大减少开发者在开发过程中的重复工作。PaddleNLP 提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型，适应全面丰富的 NLP 任务，方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构，并且让应用最快速达到工业级效果。下面小编就带你一一了解 PaddleNLP 支持的十大 NLP 任务和工具。一、文本分类
1、文本情感分析
情感是人类的一种高级智能行为，为了识别文本的情感倾向，需要深入的语义建模。另外，不同领域（如餐饮、体育）在情感的表达各不相同，因而需要有大规模覆盖各个领域的数据进行模型训练。为此，我们通过基于深度学习的语义模型和大规模数据挖掘解决上述两个问题。百度自主研发的中文特色情感倾向分析模型（Sentiment Classification，简称 Senta）针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。情感类型分为积极、消极。情感倾向分析能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。
基于开源情感倾向分类数据集 ChnSentiCorp 评测结果如下表所示，此外，PaddleNLP 还开源了百度基于海量数据训练好的模型，该模型在 ChnSentiCorp 数据集上 fine-tune 之后（基于开源模型进行 Finetune 的方法详见 Github），可以得到更好的效果。
- BOW（Bag Of Words）模型，是一个非序列模型，使用基本的全连接结构。
- CNN（Convolutional Neural Networks），是一个基础的序列模型，能处理变长序列输入，提取局部区域之内的特征。
- GRU（Gated Recurrent Unit），序列模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题。
- LSTM（Long Short Term Memory），序列模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题。
- BI-LSTM（Bidirectional Long Short Term Memory），序列模型，采用双向 LSTM 结构，更好地捕获句子中的语义特征。
- ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration），百度自研基于海量数据和先验知识训练的通用文本语义表示模型，并基于此在情感倾向分类数据集上进行 fine-tune 获得。
- ERNIE+BI-LSTM，基于 ERNIE 语义表示对接上层 BI-LSTM 模型，并基于此在情感倾向分类数据集上进行 Fine-tune 获得。
项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification
2、对话情绪识别
对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。对话情绪识别（Emotion Detection，简称 EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。
基于百度自建测试集（包含闲聊、客服）和 nlpcc2014 微博情绪数据集评测效果如下表所示，此外，PaddleNLP 还开源了百度基于海量数据训练好的模型，该模型在聊天对话语料上 fine-tune 之后，可以得到更好的效果。
- BOW：Bag Of Words，是一个非序列模型，使用基本的全连接结构。
- CNN：浅层 CNN 模型，能够处理变长的序列输入，提取一个局部区域之内的特征。
- TextCNN：多卷积核 CNN 模型，能够更好地捕捉句子局部相关性。
- LSTM：单层 LSTM 模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题。
- BI-LSTM：双向单层 LSTM 模型，采用双向 LSTM 结构，更好地捕获句子中的语义特征。
- ERNIE：百度自研基于海量数据和先验知识训练的通用文本语义表示模型，并基于此在对话情绪分类数据集上进行 fine-tune 获得。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/emotion_detection
二、文本匹配
1、短文本语义匹配
百度自主研发的短文本语义匹配语义匹配框架 (SimilarityNet, SimNet) 是一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。SimNet 在语义表示上沿袭了隐式连续向量表示的方式，但对语义匹配问题在深度学习框架下进行了 End-to-End 的建模，将 point-wise 与 pair-wise 两种有监督学习方式全部统一在一个整体框架内。在实际应用场景下，将海量的用户点击行为数据转化为大规模的弱标记数据，在网页搜索任务上的初次使用即展现出极大威力，带来了相关性的明显提升。SimNet 框架在百度各产品上广泛应用，主要包括 BOW、CNN、RNN、MMDNN 等核心网络结构形式，提供语义相似度计算训练和预测框架，适用于信息检索、新闻推荐、智能客服等多个应用场景，帮助企业解决语义匹配问题。
基于百度海量搜索数据，PaddleNLP 训练了一个 SimNet-BOW-Pairwise 语义匹配模型，在一些真实的 FAQ 问答场景中，该模型效果比基于字面的相似度方法 AUC 提升 5% 以上。基于百度自建测试集（包含聊天、客服等数据集）和语义匹配数据集 (LCQMC) 进行评测，效果如下表所示。
LCQMC 数据集以 Accuracy 为评测指标，而 pairwise 模型的输出为相似度，因此采用 0.958 作为分类阈值，相比于基线模型中网络结构同等复杂的 CBOW 模型（准确率为 0.737），BOW_Pairwise 的准确率提升为 0.7532。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net
三、序列标注
1、词法分析
百度自主研发中文特色模型词法分析任务（Lexical Analysis of Chinese），输入是一个字符串，而输出是句子中的词边界和词性、实体类别。序列标注是词法分析的经典建模方式。LAC 使用基于 GRU 的网络结构学习特征，将学习到的特征接入 CRF 解码层完成序列标注。CRF 解码层本质上是将传统 CRF 中的线性模型换成了非线性神经网络，基于句子级别的似然概率，因而能够更好的解决标记偏置问题。LAC 能整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。
基于自建的数据集上对分词、词性标注、专名识别进行整体的评估效果，效果如下表所示。此外，在飞桨开放的语义表示模型 ERNIE 上 finetune，并对比基线模型、BERT finetuned 和 ERNIE finetuned 的效果，可以看出会有显著的提升。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis
四、文本生成
1、机器翻译
机器翻译（machine translation, MT）是利用计算机将一种自然语言 (源语言) 转换为另一种自然语言 (目标语言) 的过程，输入为源语言句子，输出为相应的目标语言的句子。Transformer 是论文「Attention Is All You Need」中提出的用以完成机器翻译（machine translation, MT）等序列到序列（sequence to sequence, Seq2Seq）学习任务的一种全新网络结构。其同样使用了 Seq2Seq 任务中典型的编码器-解码器（Encoder-Decoder）的框架结构，但相较于此前广泛使用的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），其完全使用注意力（Attention）机制来实现序列到序列的建模，
基于公开的 WMT'16 EN-DE 数据集训练 Base、Big 两种配置的 Transformer 模型后，在相应的测试集上进行评测，效果如下表所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer
五、语义表示与语言模型
1、语言表示工具箱
BERT 是一个迁移能力很强的通用语义表示模型，以 Transformer 为网络基本组件，以双向 Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction 为训练目标，通过预训练得到通用语义表示，再结合简单的输出层，应用到下游的 NLP 任务，在多个任务上取得了 SOTA 的结果。
ELMo(Embeddings from Language Models) 是重要的通用语义表示模型之一，以双向 LSTM 为网路基本组件，以 Language Model 为训练目标，通过预训练得到通用的语义表示，将通用的语义表示作为 Feature 迁移到下游 NLP 任务中，会显著提升下游任务的模型性能。PaddleNLP 发布了基于百科类数据训练的预训练模型。
百度自研的语义表示模型 ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。
这里我们举个例子：
- Learnt by BERT ：哈 [mask] 滨是 [mask] 龙江的省会，[mask] 际冰 [mask] 文化名城。
- Learnt by ERNIE：[mask] [mask] [mask] 是黑龙江的省会，国际 [mask] [mask] 文化名城。
在 BERT 模型中，我们通过『哈』与『滨』的局部共现，即可判断出『尔』字，模型没有学习与『哈尔滨』相关的任何知识。而 ERNIE 通过学习词与实体的表达，使模型能够建模出『哈尔滨』与『黑龙江』的关系，学到『哈尔滨』是 『黑龙江』的省会以及『哈尔滨』是个冰雪城市。
训练数据方面，除百科类、资讯类中文语料外，ERNIE 还引入了论坛对话类数据，利用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 对话结构，将对话 Pair 对作为输入，引入 Dialogue Embedding 标识对话的角色，利用 Dialogue Response Loss 学习对话的隐式关系，进一步提升模型的语义表示能力。
ERNIE 在自然语言推断，语义相似度，命名实体识别，情感分析，问答匹配多项 NLP 中文任务上效果领先。
- https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE
- https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/BERT
- https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ELMo
2、语言模型
基于 LSTM 的语言模型任务是给定一个输入词序列（中文分词、英文 tokenize），计算其 PPL（语言模型困惑度，用户表示句子的流利程度），基于循环神经网络语言模型的介绍可以参阅论文「Recurrent Neural Network Regularization」。相对于传统的方法，基于循环神经网络的方法能够更好的解决稀疏词的问题。此任务采用了序列任务常用的 RNN 网络，实现了一个两层的 LSTM 网络，然后 LSTM 的结果去预测下一个词出现的概率。
在 small、meidum、large 三个不同配置情况的 ppl 对比如下表所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_model
六、复杂任务
1、对话模型工具箱
Auto Dialogue Evaluation
对话自动评估模块主要用于评估开放领域对话系统的回复质量，能够帮助企业或个人快速评估对话系统的回复质量，减少人工评估成本。
1）在无标注数据的情况下，利用负采样训练匹配模型作为评估工具，实现对多个对话系统回复质量排序；
2）利用少量标注数据（特定对话系统或场景的人工打分），在匹配模型基础上进行微调，可以显著提高该对话系统或场景的评估效果。
以四个不同的对话系统（seq2seq_naive／seq2seq_att／keywords／human）为例，使用对话自动评估工具进行自动评估。
1）无标注数据情况下，直接使用预训练好的评估工具进行评估； 在四个对话系统上，自动评估打分和人工评估打分 spearman 相关系数，如下表所示。
2）利用少量标注数据（特定对话系统或场景的人工打分），在匹配模型基础上进行微调，可以显著提高该对话系统或场景的评估效果。
以四个不同的对话系统（seq2seq_naive／seq2seq_att／keywords／human）为例，使用对话自动评估工具进行自动评估。
1）无标注数据情况下，直接使用预训练好的评估工具进行评估； 在四个对话系统上，自动评估打分和人工评估打分 spearman 相关系数，如下表所示。
2）对四个系统平均得分排序：
3）利用少量标注数据微调后，自动评估打分和人工打分 spearman 相关系数，如下表所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/dialogue_model_toolkit/auto_dialogue_evaluation
Deep Attention Matching Network
深度注意力机制模型是开放领域多轮对话匹配模型。根据多轮对话历史和候选回复内容，排序出最合适的回复。
多轮对话匹配任务输入是多轮对话历史和候选回复，输出是回复匹配得分，根据匹配得分排序，更多内容请参阅论文「Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network」。
两个公开数据集上评测效果如下表所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/dialogue_model_toolkit/deep_attention_matching
对话通用理解模型 DGU
对话相关的任务中，Dialogue System 常常需要根据场景的变化去解决多种多样的任务。任务的多样性（意图识别、槽位解析、DA 识别、DST 等等），以及领域训练数据的稀少，给 Dialogue System 的研究和应用带来了巨大的困难和挑战，要使得 dialogue system 得到更好的发展，需要开发一个通用的对话理解模型。基于 BERT 的对话通用理解模块 (DGU: DialogueGeneralUnderstanding)，通过实验表明，使用 base-model(BERT) 并结合常见的学习范式，在几乎全部对话理解任务上取得比肩甚至超越各个领域业内最好的模型的效果，展现了学习一个通用对话理解模型的巨大潜力。
DGU 针对数据集开发了相关的模型训练过程，支持分类，多标签分类，序列标注等任务，用户可针对自己的数据集，进行相关的模型定制
基于对话相关的业内公开数据集进行评测，效果如下表所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/dialogue_model_toolkit/dialogue_general_understanding
2、知识驱动对话
人机对话是人工智能（AI）中最重要的话题之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。目前，对话系统仍然处于起步阶段，通常是被动地进行交谈，并且更多地将他们的言论作为回应而不是他们自己的倡议，这与人与人的谈话不同。因此，我们在一个名为知识驱动对话的新对话任务上设置了这个竞赛，其中机器基于构建的知识图与人交谈。它旨在测试机器进行类似人类对话的能力。
我们提供基于检索和基于生成的基线系统。这两个系统都是由 PaddlePaddle（百度深度学习框架）和 Pytorch（Facebook 深度学习框架）实现的。两个系统的性能如下表所示。
https://github.com/baidu/knowledge-driven-dialogue/tree/master
3、阅读理解
在机器阅读理解 (MRC) 任务中，我们会给定一个问题 (Q) 以及一个或多个段落 (P)/文档 (D)，然后利用机器在给定的段落中寻找正确答案 (A)，即 Q + P or D => A. 机器阅读理解 (MRC) 是自然语言处理 (NLP) 中的关键任务之一，需要机器对语言有深刻的理解才能找到正确的答案。基于 PaddlePaddle 的阅读理解升级了经典的阅读理解 BiDAF 模型，去掉了 char 级别的 embedding，在预测层中使用了 pointer network，并且参考了 R-NET 中的一些网络结构，效果上有了大幅提升 (在 DuReader2.0 验证集、测试集的表现见下表)。
DuReader 是一个大规模、面向真实应用、由人类生成的中文阅读理解数据集。DuReader 聚焦于真实世界中的不限定领域的问答任务。相较于其他阅读理解数据集，DuReader 的优势包括:
- 问题来自于真实的搜索日志
- 文章内容来自于真实网页
- 答案由人类生成
- 面向真实应用场景
- 标注更加丰富细致
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/reading_comprehension