【多标签文本分类】BERT for Sequence-to-Sequence Multi-Label Text Classification

·阅读摘要：
  本文在已有的SGM和BERT模型上改进，提出了SGM+BERT模型、混合模型。实验证明SGM+BERT模型收敛比BERT快很多，混合模型的效果最好。
·参考文献：
  [1] BERT for Sequence-to-Sequence Multi-Label Text Classification
  [2] SGM模型讲解，参考博客：【多标签文本分类】SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification
  [3] Bert模型讲解，参考博客：【文本分类】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

  本文是改进模型类型的论文，重点全在模型上，其他部分可以不看。

  本文提出了SGM+BERT模型、混合模型一共两个模型。

[1] SGM+BERT模型

  如下图，是论文中的SGM+BERT模型：

  如下图，是SGM模型：

  对比上述两个模型，可以看到，SGM+BERT模型只是在文字转词向量的时候，使用了BERT来获取文本嵌入的语言表示。其他和SGM模型是一模一样的。

  论文中仅仅提到，SGM+BERT模型比SGM模型的好处在于，多标签BERT通常需要几十个epoch才能收敛，这与BERT+SGM模型不同，后者只需几百次迭代（不到半个epoch）就可以得到令人满意的结果。

  SGM+BERT模型的具体流程如下：

  · 1、对于一条文本来说，我们初始化这个文本即将被预测出来的标签集合$L_{pred}$为空，并且有已知的所有标签$L$。

  · 2、对该文本用BERT转化为词向量，再把词向量送入BiLSTM。

  · 3、初始化解码器的初始数据。第一个词$<BOS>$，和$S_0$。

  · 4、进入解码器的循环里面了。数据送入BiLSTM进行解码。

  · 5、把已经预测过的标签，对应位置置为负无穷，即$I_{ti}$。这样的话，在第六步使用softmax的时候，就可以排除掉之前已经预测过的标签的干扰。

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【注】：这一步叫做Mask softmax，是在SGM那篇论文里的，感兴趣可以参考【多标签文本分类】SGM: Sequence Generation Model for Multi-Label Classification

  · 6、softmax预测。

  · 7、找出对应标签，添加到预测的标签集$L_{pred}$中。

[2] 混合模型

  首先明确，混合的是BERT模型和SGM+BERT模型。

  SGM+BERT模型比BERT模型快，但是效果并不好，论文探究了把两者的输出混合的算法，实验发现效果更好。算法如下：

  · 1、对于一条文本$x$，先用BERT模型，接个全连接层、softmax，直接就可以得到每个标签的概率$p_{BERT}$。

  · 2、对于一条文本$x$，再用SGM+BERT模型，得到了$[y_1,y_2,\dots \dots ,y_n]$，是解码器的n个时间步，每个时间步都能得到对L个类别的概率。

  · 3、以L个标签来遍历，纵向从第2步的每个时间步中，找出最大的概率。

  · 4、通过参数来把第1步和第3步的概率中和一下。

  · 5、以第4步的概率为准，大于0.5的就算是该文本$x$有此标签。

【注】：这个混合模型看起来很不靠谱……