Semantics-aware BERT for Language Understanding
一、 本文所做工作
目前的预训练语言模型虽然取得很大的成功，但是仅仅引入上下文特征，例如character embedding和word embedding。本文提出通过预训练的语义标注器整合显示的上下文语义，可以提升自然语言理解效果，并提出了对BERT的改进（SemBERT），在BERT上吸收上下文语义。
模型分为三个组件：
1） 现成的语义角色标记器
用来对句子进行语义标签的标注。
2） 一种序列编码器
使用到了预训练语言模型，用来生成文本的表示，语义标签则并行地被映射成embedding。
3） 一个整合语义信息和文本表示的组件
获得为下游任务准备的一个联合表示。
二、 Background and Related Work
1） 语言模型。
本文使用pre-trained BERT来作为backbone encoder。
2） 明确的上下文语义。
虽然语言模型已经隐式包含了语义信息，但是不太够。SRL是以句子谓词为中心，分析句子中各个成分与谓词的关系，即句子的谓词（Predicate）-论元（Argument）结构。作者正是希望将这种关系引入到模型中去。
作者使用了He et al. (2017)提出的deep highway BiLSTM with constrained decoding模型来作为基础的semantic role labeler。
三、 Model
SemBERT能够处理多个序列输入。输入序列中的单词被传递给semantic role labeler，获取多个显式语义的谓词驱动结构，并在一个线性层后聚合相应的嵌入内容形成最后的语义嵌入
同时，输入序列被BERT词块标记器分割成子词，然后通过卷积层将子词表示转换回词级以获得上下文单词表示。
最后将单词表示和语义嵌入相结合，形成下游任务的联合表示。
1） Semantic Role Labeling
数据预处理的时候，每个句子都被标注成一些语义序列，这里用到了预训练好的semantic labeler。不过对于一个句子而言，可能会出现多种可能的标注，例如这句Reconstructing dormitories will not be approved by cavanaugh。以谓词approved为中心的话，则施事者（ARG0）为by cavanaugh，受事者（ARG1）为reconstructing dormitories。而以reconstructing为中心的话，则受事者为dormitories。因此这里对语义标签进行分组，并且将他们和BERT的text embedding整合。输入表示如下：
2） Encoding
首先将原始文本序列和语义角色标签序列表示为嵌入向量，以提供一个预训练的BERT。输入序列 是长度为n的单词序列，首先标记为词块，然后为每一个词通过self-attention转换编码捕获上下文信息，并且生成上下文embedding序列。
对于多语义的表示，每个标签对应一种embedding，假设存在m种标记方式，序列长度为n，那么每一个谓词相关的m个标签序列 ，ti包含n个标签 。因为标签是单词级的，所以长度是原始输入X的长度n。将语义信号视为embedding，通过lookup table将这些标签映射成向量 ，再通过一个BiGRU层获得m个标签序列的标签表示：
对于m个标签序列，用Li表示每个词xi的标签序列
最后连接这m个序列的标签表示，并通过一个全连接层获得d维精细的联合表示：
3） Integration
由于BERT是基于子词序列，而引入的语义标签基于词级别，所以需要对这些序列进行对齐。
使用CNN并通过max pooling获得word级别的表示，然后将这个表示和semantic embeddings进行拼接。
假设一个单词xi的子词序列 ，获得BERT的表示e(sj)，然后通过一个Conv1D层 b1，接下来y用ReLU和max polling获得单词xi的输出embedding：
所以对于输入序列X的表示就是： 。
最后通过一个融合函数对齐上下文和semantic embeddings：
四、 Results
由于SemBERT以BERT为主，使用相同的评估过程，因此其取得的效果来自于新引入的显式上下文语义。
Ablation Study
消融实验：如果不进行对齐，直接给每一个subword拼接上对应word的SRL embedding，效果略有提升，说明SRL信息起到了效果，而对这二者再进行对齐的SemBERT，则取得了更好的效果。
The influence of the number m
谓词-论元结构数量m的影响：
五、 Conclusion
显式上下文语义可以有效地与最先进的预训练语言表示相结合，获得更好的性能。