第3章面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比


视频讲解

3．1模型对比目的
2019—2021年的两年多时间里，中文预训练语言模型爆发性增长，诞生了很多已预训练中文预训练语言模型，既有面向不同任务的通用模型，也有面向特定任务优化的专门模型； 预训练使用的语料知识既有通用领域，也有特定领域。句子级短文本情绪分类的已有方法都有一个前提假设： 假设一个单句中只表述了一种感情、情绪或观点。这一假设导致模型只能判断句子整体层面陈述级的情绪，会忽略细节，只适用于常规型观点的句子，对包含多种情绪的单句不适用。
本章的目的是针对中文金融文本情绪分类任务，对当前主流的预训练语言模型，旨在通过模型效果对比，分析每个模型的优缺点，更加深入地了解其原理，剖析每个模型效果好坏的内部机制，达到以下模型对比目的。
第一，比较不同的中文预训练语言模型的骨干网络架构、特征提取方法、关键参数、训练语料库等规律和差异。
第二，运用不同的预训练语言模型软件框架实现技术、不同的分类任务关键评估指标的评估方法。
第三，通过评测结果的对比分析与剖析，选择出合适的模型在第3、4章进行模型改进。
3．2项目技术原理
本章项目技术原理就是预训练语言模型关键技术，详见第2章。
3．3对比实现方法
本章项目运用到的实现方法有描述性统计方法、统计量分析方法、Python软件库调用方法、软件框架应用程序编程接口编程方法、深度学习预测方法、预训练语言模型微调方法、分类任务评估指标评估方法等。
3．4标准流程步骤
跨行业数据挖掘标准流程(CrossIndustry Standard Process for Data Mining,CRISPDM)是数据分析产业应用事实标准，是分析、数据挖掘和数据科学项目中最受欢迎的方法，在各种已有数据库知识发现(Knowledge Discovery in existing Databases,KDD)过程模型中占据重要位置，包括业务理解(business understanding)、数据理解(data understanding)、数据准备(data preparation)、建模(modeling)、评估(evaluation)、部署(deployment)等数据挖掘和分析项目生命周期的6个步骤，工作处理流程如图3．1所示，所有步骤本质上都是迭代的。按照CRISPDM方法就能够追踪数据挖掘和分析项目，这与具有不同生命周期模型的软件工程项目类似。






图3．1CRISPDM参考模型工作处理流程

然而，CRISPDM没有指定生产场景中的数据采集阶段(data acquisition phase)，数据科学家和工程师经常花费大量的时间来定义进行有用实验的技术和质量要求。工程应用的数据挖掘方法(Data Mining Methodology for Engineering applications,DMME)是专为工程应用而设计的CRISPDM方法学的整体扩展，在数据理解步骤前增加了技术理解和概念化(technical understanding & conceptualization)、技术实现和测试(technical realization & testing)两个步骤，在部署步骤中增加了一个技术实施(technical implementation)任务，如图3．2所示，为工程领域内的数据分析提供了沟通和规划基础。


图3．2DMME在CRISPDM上新增的步骤和任务

图3.3为DMME参考模型工作处理流程。


图3．3DMME参考模型工作处理流程

本书符合CRISPDM和DMME参考模型的方法。第1章是业务理解的步骤，第2章是技术理解和概念化的步骤，第3~5章涉及技术实现和测试、数据理解、数据准备、评估的步骤，第4、5章还涉及建模的步骤。
本章项目具体的操作步骤是，首先对中文金融文本情绪分类标注语料库进行数据采集和数据集成，然后进行数据划分和描述性统计分析，选择合适的开源中文预训练模型，对模型实现和评估，最终对评测结果进行汇总分析。
3．5自建(评测)标注语料库
按开放方式不同，数据集(dataset)可以分为公开数据集和(非公开)私有(个人)数据集。公开数据集一般是由研究所、比赛举办方或公共机构公开发布，用来协助算法建模研究，适用于模型评测、结果比较和复现； 使用公开数据集得出的结论往往更具说服力，便于审稿人对公开发表论文的评审，容易得到业内人士的认可，成为业内公开评测模型性能的基准数据集(benchmark dataset)，从而得到当前最佳模型排行榜，数据使用者必须遵守数据集所有者的协议要求。公开数据集的缺点是尽管已经进行脱敏处理来保护个人隐私安全，但仍要避免隐私攻击(恶意攻击者可以发现公开数据集中看似匿名或随机采样的信息链接到特定的个人)； 而且，公开数据集不可能覆盖所有应用领域，无法满足所有研究问题的需求，比如特定领域文本或限定条件下的标注或分析等，因此在很多分支领域的应用时仍然需要特定的私有数据集。
语料库(corpus,复数形式corpora)是自然语言处理和语料库语言学(corpus Linguistics)领域的数据集，指在为特定的应用目标而对真实出现过的语言材料专门收集加工、可被计算机程序分析的文本或文档集合，数据结构类型一般都是非结构化数据或半结构化数据。在自然语言处理实践中，大多数情况下，语料库的选择决定了任务的成败。常用的情绪分类评测基准语料库有： 英文情绪语料库有斯坦福情绪树库情绪二分类(Stanford Sentiment Treebankbinary sentiment classification,SST2)、康奈尔大学庞博提供的影评语料库(movie review data)、互联网电影资料库电影评论语料库(Internet Movie DataBase,IMDB)、国际语义评测大会2014(international workshop on Semantic Evaluation2014,SemEval2014)任务4方面级情绪分析笔记本电脑和餐厅特定领域、子任务2方面词语级情绪极性分类、子任务4方面类别级情绪极性分类语料库、任务9推特情绪分析语料库、Yelp美国商户点评网站餐厅评论语料库、国际语义评测大会2016任务5方面级情绪分析笔记本电脑、餐厅和酒店特定领域评论语料库、城市社区问答平台方面级对象抽取语料库SentiHood、亚马逊笔记本电脑评论语料库、数百万条亚马逊客户评论(输入文本)和星级评级(输出标签)数据集、包含正负向、中性、显/隐式表达、讽刺等多视角情绪语料库、金融短语库(Financial PhraseBank)、分析报告文本(analyst report text)、金融意见挖掘和问答2018任务1方面级金融情绪分析(FiQA 2018 Task 1)数据集，等等； 中文情绪语料库有第一至第八届中文倾向性分析评测的语料库(the first to eighth Chinese Opinion Analysis Evaluation,COAE2008—2016)、携程网酒店评论语料库(ChnSentiCorp_htl_all)、第三届中国计算机学会自然语言处理与中文计算会议评估任务1： 情感分析中文微博文本(evatask1)、评估任务2： 深度学习的情绪分类(evatask2)、微博情绪分类技术评测通用微博数据集和疫情微博数据集、金融领域实体级细粒度情感分析语料库，等等。然而，目前未能找到公开的已标注中文金融文本情绪分类语料库，因此本书使用私有数据集来评测模型。
本书遵照《GB/T 36344—2018信息技术 数据质量评价指标》——“规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性”，选择自己创建标注小型句子级情绪分类语料库，既用于模型微调，也用于模型评测(即公开性能评估数据)，标注情绪语料库创建过程如下。
第一，采集数据。利用网页超文本标记语言(Hyper Text Markup Language,HTML)源代码中层叠样式表(Cascading Style Sheets,CSS)定义的网页元素信息(如class、id等)，使用Python网页爬虫框架requests软件库/工具包提取指定网站的指定原始内容，提取的内容即为样本。本书提取的是互联网上的中文金融或财经网站真实金融新闻(主要是上市公司股票新闻)的主标题，这些网站包括金融界(http://www． jrj．com．cn)、中国经济网(http://www．ce．cn)、证券时报网(http://www．stcn．com)、和讯网(http://www．hexun．com)、中财网(http://www．cfi．cn)等，发布日期为2018—2020年，整理去重并保存为每行一个句子、无空行(onesentenceperline without empty lines)的一个文本文件。
第二，标注数据。选取部分采集数据，使用人工标注方法，手动将每条新闻主标题归入“利多”(看涨)、“利空”(看跌)和“其他”(持平)三种不同类别的情绪，在每个标题前标注类别并用特殊符号“|||”分隔。
第三，保留少量操作误差、主观误差或脏数据(不完整、含噪声、不一致的数据)。真实的标注数据集往往是不完美的，存在人为造成的误解、误读、误算或者没有意义的数据。本语料库中包含非金融领域的新闻主标题、与金融知识不相关的词和符号(例如，［快讯］、【图解】、(2019))、空格或未标注的语料。
该评测标注语料库（表3.1）必须是目标域小样本(fewshot)或处于少资源(low resource)情景，符合金融领域高质量的标注数据十分稀缺的真实情景，这也是当前自然语言处理研究重点关注的领域。同时，避免样本单一，得出结论不牢固。显然，该语料库来自互联网公开数据，不涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私和他人知识产权或其他合法权利问题。


表3．1标注语料库概览



语料源语料库格式语种领域任务是否标注用途

股票新闻主标题txt中文金融情绪分类已标注模型评测

该标注语料库的示例说明见表3．2，更多语料库样本示例详见附录A．1，描述性统计分析见3．7节。


表3．2标注语料库示例说明



语料库示例说明

利多|||天利中期多赚逾7倍 现升逾20%正向情绪句

利空|||粤传媒： 公司收到行政处罚告知书负向情绪句

其他|||欧陆通： 选举李德华为职工代表监事中性情绪句

3．6数据集划分
在传统机器学习模型中，通常将原始数据集划分为三个部分： 训练集(training set)，用于训练模型(计算梯度、更新权重); 验证集(validation set)，用于选择模型； 测试集(testing set)，用于评估模型(判断网络性能优劣)； 且划分要尽可能保持数据分布的一致性。其中，验证集的作用是防止过拟合，在训练过程中，用验证集来确定一些超参数。
在预训练语言模型中，标注语料库用于微调，由于标注语料库样本量较小(通常小于10000个)，属于小数据，因此采用留出法(holdout method)将数据集划分为训练集和测试集，按文本行数取前75%行数的语料作为训练集，剩余25%行数的语料即为测试集，并将两个数据集的数据分布特征调整相似。
3．7描述统计分析
3．7．1语料库统计量描述
对标注语料库进行常用统计度量的计算和可视化： 各类别标签的样本量和所占百分比、文本长度句数分布、词频排序、词云等。
按照3．5节和3．6节的方法进行操作，得到本书的标注语料库。标注语料库的样本容量为2346条，其中，596条“利多”类别样本、959条“利空”类别样本、789条“其他”类别样本，以及特意保留“未标注”类别样本量2条。图3．4是4个类别样本量的条形图。


图3．4标注语料库各类别样本量条形图

标注语料库有4个类别，其中，“利多”类别样本所占百分比(以下简称“占比”)为25．4%、“利空”类别样本占比40．9%、“其他”类别样本占比33．6%，以及特意保留的未标注样本占比0．1%。图3．5是4个类别样本的条形图。


图3．5标注语料库各类别所占百分比饼图

标注语料库中包含若干个单句，除去“利多”“利空”“其他”三个类别和分隔符“|||”，每个单句以换行符分隔(结尾)，先计算出每个单句包含的字数，用横坐标表示字数、纵坐标表示相同字数的句子数量(句数)，可以绘制出语料库不同句长度的句数条形(分布)图，如图3．6所示。其中，最长句79字，最短句5字，23字数的句子最多、有163个句子，接近卡方分布(χ2)。


图3．6标注语料库不同句长度的句数条形图

词数(term count)是指一个词在一个文档中的出现次数，在两个及两个以上文档比较时，这个度量指标可能会偏向文本长度长的文档。词频(term frequency)是指一个词在一个文档中出现的频率，词频是词数的归一化，避免了一个词虽然在长文档可能会比短文档有更高的词数，却无法准确度量该词重要性的情况。除去高频出现但是却没有真正的实际意义的词汇停用词(例如，中文的“一些”“比如”“对于”，英文的the、is、are、to，以及标点符号)，一个词的词频值随着它在一个文档中出现词数的增加而增加，在文档中出现频率高的词比出现频率低的词更有代表性，出现频率越高的词对文档的影响越大。词频的数学表达式如下。
TF=wij∑n,mi=1,j=1wij
其中，n表示一个文档(被中文分词后)包含的词数量，m表示文档数量，i表示词编号、取值范围为［1,n］，j表示文档编号、取值范围为［1,m］，wij表示i词在j文档中出现的次数，分母表示m个文档中所有词出现的次数之和。
将标注语料库中所有词按词频高低降序排列，使用Python中文分词工具包结巴中文分词(jieba 0．42．1,2020年1月20日发布)，输出前15位的词，绘制出标注语料库高频词前15位排序条形图，如图3．7和表3．3所示。



图3．7标注语料库高频词前15位由高到低排序条形图



表3．3标注语料库的高频词前15位由高到低排序



排名123456789101112131415

词语股份公司公告股东控股业绩质押科技中国集团SZ子公司ST增长2018

词频325202185184132121939180797977757169

词云(word cloud)根据文本中关键词的出现频率显示不同的大小和颜色(或灰阶深度)，频率越高字体越大颜色越醒目、予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，只要一眼扫过词云就可以领略文本的主旨。除去“利多”“利空”“其他”三个类别和分隔符“|||”，标注语料库的词云如图3．8所示。



图3．8标注语料库词云

3．7．2训练集和测试集统计量描述
按照3．6节阐述的数据集划分方法，将标注语料库划分为训练集和测试集，使用与语料库统计量描述同样的方法对训练集和测试集进行统计量描述。
绘制训练集和测试集各类别样本量的对比条形图，如图3．9所示。


图3．9训练集和测试集各类别样本量的对比条形图

分别绘制训练集和测试集各类别所占百分比饼图对比，如图3．10所示。


图3．10训练集(左图)和测试集(右图)各类别所占百分比饼图对比

绘制训练集和测试集各类别所占百分比的对比条形图，如图3．11所示。


图3．11训练集和测试集各类别所占百分比的对比条形图

将标注语料库及其划分的训练集和测试集的各类别样本量和占比统计数据汇总，纳入表3．4。


表3．4语料库及其划分的训练集和测试的样本容量、比例、各类别样本量和占比




统计量

数据集样本
容量
利多利空其他未标注

样本量占比样本量占比样本量占比样本量占比


语料库234659625．4%95940．9%78933．6%20．1%

训练集175944925．5%70840．3%60134．2%10．1%

测试集58714725．0%25142．8%18832．0%10．2%

两数据集比例7．5∶2．57．5∶2．57．4∶2．67．6∶2．45∶5

分别绘制训练集和测试集不同句长度句数条形图对比，如图3．12所示。


图3．12训练集(上图)和测试集(下图)不同句长度的句数条形图对比

训练集和测试集中所有词按词频由高到低排序，分别绘制出训练集和测试集高频词前15位排序条形图进行对比，如表3．5、表3．6和图3．13所示。


表3．5训练集的高频词前15位由高到低排序



排名123456789101112131415

词语股份公司股东公告控股业绩科技集团质押子公司中国SZST2018减持

词频2461461351289794656261585757565352


表3．6测试集的高频词前15位由高到低排序



排名123456789101112131415

词语股份公告公司股东控股质押业绩科技中国SZ增长净利子公司ST资金

词频795756493532272623222019191918


分别绘制出训练集和测试集的词云进行对比，如图3．14所示。
将标注语料库及其划分的训练集和测试集的高频词前10位由高到低排序统计数据汇总，纳入表3．7。




图3．13训练集(左图)和测试集(右图)高频词前15位排序条形图对比



图3．14训练集(左图)和测试集(右图)词云对比


表3．7语料库及其划分的训练集和测试的高频词前10位由高到低排序



排名12345678910

语料库股份公司公告股东控股业绩质押科技中国集团

训练集股份公司股东公告控股业绩科技集团质押子公司

测试集股份公告公司股东控股质押业绩科技中国SZ

3．7．3统计分析
通过对标注语料库(即原始数据集)及其划分后的训练集和测试集的统计量计算，得到语料库(数据集)的统计信息，提取到了语料库的一些特征，可以从以下三个方面进行统计分析。
第一，类别分析。从表3．4可以看出，各类别样本占比均衡，说明不存在数据的类别不平衡(class imbalance)或类别倾斜(class skew)问题； 训练集与测试集两数据集各类别的比例与样本容量的比较接近，说明训练集与测试集的类别样本划分比例合适。
第二，文本长度分析。从图3．6和图3．12可以看出，各数据集文本长度分布相近但不相同。
第三，词频分析。从表3．7或者图3．8和图3．14的比较中可以看出，各数据集词频基本一致，且都包含金融文本的关键词，但训练集不能完全覆盖测试集。
最终结论，可以认为原始数据集、训练集与测试集的特征空间相同且分布近似。
3．8对比模型
本章项目选择当前主流的、代码开源的28个已预训练中文预训练模型(截至2021年10月)进行评测，对比模型相关信息说明如表3．8所示。对比模型覆盖了原模型、调优模型和压缩模型，模型规模覆盖基础、中号、大号(base,mid,large)，领域包括通用和特定，骨干网络架构包括BoW+bigram+trigram、BiLSTM、Transformer和高效变换器架构——Longformer(“Xformer”的一种)，语言表征的上下文关联程度包括上下文无感表征和上下文感知表征。


表3．8对比模型说明



模型名称论文发表年份代 码 说 明

Chinese fastText2016来自Facebook Research

simplifiedChinese ELMo2018来自HITSCIR，使用Chinese gigawordsv5新华部分，而繁体中文ELMo使用中文维基百科

Chinese ULMFiT2019来自bigboNed3(GitHub账号)，使用2018年中文维基百科语料(wiki20181114)


BERTBASE Chinese

BERTLARGE Chinese
2018/2019
谷歌官方发布BERTBase,Chinese

谷歌官方发布BERTLarge + vocab


BERTBASEBiGRUAttention2020云南大学信息学院2019级硕士研究生袁理在语义评测国际研讨会(SemEval2020)任务8网络表情包情感分析的子任务A情绪分类代码

BERTBASECNNBiLSTMAttention2019CNNBiLSTMAttention代码来源PatientEz(GitHub账号)

BERTBASEBiLSTMCNNAttention2020BiLSTMCNN参考代码usualwitch(GitHub账号)，引用论文中使用的是BERTBASELSTMCNN模型

RoBERTaLARGE Chinese2019来自中文语言理解测评基准组织

ALBERTBASE Chinese2019/2020谷歌官方发布ALBERTbase


BERTBASEwwmext

RoBERTaLARGEwwmext

MacBERTBASE

ELECTRALARGE Chinese

2019

2020

2020
哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心2018级博士研究生崔一鸣发布

XLNetMID Chinese2019/2020崔一鸣基于卡内基·梅隆大学语言技术研究所2020届博士毕业生戴子行代码发布

LongformerBASE Chinese2020来自Hugging Face

ERNIE1．0 Base2019百度ERNIE

ERNIE Tiny2019/2020基于百度ERNIE 2．0，但ERNIE 2．0尚未开源，仅在百度BML平台使用

SKEP2020百度开源情绪分析系统Senta

NEZHAbase2019来自华为诺亚方舟实验室

ZEN2019ZEN_pretrain_base


WoBERT

WoBERT+(WoBERT Plus)
无
在哈尔滨工业大学开源的RoBERTaBASEwwmext基础上继续预训练，初始化阶段将每个词用BERT自带的分词器切分为字，用字嵌入的平均作为词嵌入的初始化WoBERT、WoBERT+和WoNEZHA代码来自追一科技


WoNEZHA无在华为开源NEZHAbaseWWM基础上继续预训练

RoFormer2021来自追一科技
续表


模型名称论文发表年份代码

FinBERT 1．0Base无在哈尔滨工业大学开源的BERTwwm基础上采用三大类金融领域语料继续预训练，FinBERTLarge尚未开源，代码来自熵简科技

MengziBERTBASE2021300GB互联网语料训练

MengziBERTBASEfin2021基于MengziBERTBASE在20GB金融新闻、公告、研报等语料继续训练

开源代码仓库中存在不同用户上传的各种不同版本，为了避免模型代码版本不同导致评测结果的差异而对模型对比分析结论产生异议，表3．8对本章使用的开源代码进行了说明，它们大多数来自开源社区GitHub的源代码仓库，分别下载自脸书研究(Facebook research)、哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心(Harbin Institute of Technologyresearch center for Social Computing and Information Retrieval,HITSCIR)、bigboNed3、谷歌人工智能(Google AI,2018年5月18日由Google Research和Google．ai合并而成)、中文语言理解测评基准（CLUE)组织(即中文通用语言理解测评基准(Chinese general Language Understanding Evaluation benchmark,Chinese GLUE benchmark)组织)、哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心2018级博士研究生崔一鸣、百度飞桨、百度、华为诺亚方舟实验室(Huawei Noah’s ark lab)、创新工场人工智能工程院(Sinovation ventures AI institute)、深圳追一科技有限公司、北京熵简科技有限公司、陈元伟、PatientEz等官方GitHub账号上传并公开发布的源代码； 间接使用了卡内基·梅隆大学计算机科学学院语言技术研究所2020届语言和信息技术博士戴子行(北京循环智能科技有限公司联合创始人杨植麟团队)、北京澜舟科技有限公司官方GitHub账号上传并公开发布的源代码。只有中文Longformer模型直接下载自抱抱脸(hugging face)官方网站。
所有代码的使用均遵守官方GitHub账号指定采用的开源软件授权许可协议，本章对比模型的开发者大多数都选择非盈利开源组织阿帕奇软件基金会制定的授权许可协议2．0版本(Apache license 2．0)，可以免费使用、修改、按照自己的方式进行集成，并应该清楚地在产品、网站和市场介绍材料中明确指出使用了开发者的源代码。按照开源软件授权协议规定，本书在此处进行声明。
有些情绪分类特定任务模型虽然已开源，但是未使用中文进行预训练，因此未能纳入到本章模型对比，例如，清华大学人工智能学院交互式人工智能(Conversational AI,CoAI)课题组发布的SentiLARE模型。
3．9模型实现
对于模型的使用者来说，只需要调用已预训练的模型变量和权重值，而不必直接使用未预训练的开源预训练模型源代码从头训练。例如，谷歌官方GitHub源代码仓库既提供了模型源代码，也提供了已预训练的模型变量和权重值。谷歌官方GitHub源代码仓库BERTBASE Chinese模型源代码有21个文件，与模型相关的主要包括tokenization．py、modeling．py、run_pretraining．py、run_classifier．py等Python代码文件，详见表3．9； 而已预训练的模型变量和权重值则以．zip格式压缩包形式提供若干检查点(checkpoint)文件下载，详见3．11节。本章的模型是基于开源模型检查点文件和开源软件框架来实现的，使用编程语言Python版本大于或等于3．6或3．7。

表3．9BERT模型源代码文件



文件名．后缀名(文件格式)说明

__init__．py模型初始化说明Python源代码

tokenization．py分词类Python源代码

tokenization_test．py分词测试类Python源代码

create_pretraining_data．py创建预训练数据Python源代码

extract_features．py句子转为词向量Python源代码

modeling．py模型训练Python源代码

modeling_test．py模型测试Python源代码

optimization．py模型优化Python源代码

optimization_test．py优化测试类Python源代码

run_pretraining．py运行掩码等建模目标Python源代码

run_classifier．py运行预测的填充示例Python源代码

run_classifier_with_tfhub．py运行分类任务Python源代码

predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub．ipynb运行预测电影评论Python源代码

run_squad．py运行自动问答任务Python源代码

sample_text．txt确保Unicode被正确处理的测试文本

requirements．txt运行环境要求TensorFlow≥1．11．0

multilingual．mdMarkdown格式多语种模型说明

README．mdMarkdown格式自述文件

LICENSE软件开源授权许可协议

CONTRIBUTING．md开源贡献管理办法

．gitignore指定要忽略的故意未跟踪的文件

依托预训练模型框架不需要从头重新构建整个网络，可轻松调用检查点文件，实现多个不同的预训练模型，为实现现有的神经网络模型提供了更快速的方法。本章对比模型直接使用了4种不同的框架： PyTorch、Transformers、PaddleHub和bert4keras，每种框架分别对应了各自相同名称的Python编程语言的软件库，模型通过调用Python软件库来直接实现，这样就不必重复编写功能代码。本章模型实现过程中，不同的模型使用了不同的框架，部分程序代码是根据3．8节中的开源代码修改的。
脸书人工智能研究院推出的PyTorch是一个针对深度学习的张量库(tensor library)，提供张量计算和深度神经网络自动求导(autograd)两个高级特性的Python包。本章项目使用的PyTorch版本为v1．7．1(stable release)(2020年12月11日发布)。项目中使用PyTorch库实现的模型如表3.10所示。


表3．10使用PyTorch库实现的模型



模型名称

Chinese fastText

simplifiedChinese ELMo

Chinese ULMFiT

抱抱脸(Hugging Face)公司拥有一个相同名称的人工智能开源社区，可以构建、训练和部署由自然语言处理中参考开源支持的先进模型，超过2000家机构在使用抱抱脸社区的产品，包括谷歌、微软、脸书，等。Transformers库(曾用名pytorchtransformer和pytorchpretraindbert)是抱抱脸的自然语言处理库，为自然语言理解和自然语言生成提供通用架构，支持超过100个语种的38个以上的预训练模型，如 BERT、 GPT2、RoBERTa、XLM、DistilBERT、XLNet等，并具有TensorFlow 2．0和PyTorch之间的深度互操作能力。表3．11列出了本章项目的每个模型对应在Transformers库中的名称，在抱抱脸官网的模型库(“Models” or  “Model Hub”)中可以搜索得到。


表3．11使用Transformers库实现的模型



模型名称Transformers库中名称

BERTBASE Chinesebertbasechinese

RoBERTaLARGE Chineseclue/roberta_chinese_large

ALBERTBASE Chinesevoidful/albert_chinese_base

BERTBASEwwmexthfl/chinesebertwwmext

RoBERTaLARGEwwmexthfl/chineserobertawwmextlarge

MacBERTBASEhfl/chinesemacbertbase

ELECTRALARGE Chinesehfl/chineseelectralargediscriminator

XLNetMID Chinesehfl/chinesexlnetmid

LongformerBASE Chineseschen/longformerchinesebase4096

百度飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台。PaddleHub是飞桨生态的预训练模型应用工具，开发者可以便捷地使用高质量的预训练模型结合微调应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)，快速完成模型迁移到部署的全流程工作。PaddleHub提供的200个以上预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型，带来易于推理和服务部署的便利。本章使用的PaddleHub版本为2．0．0rc0(2020年12月1日发布)。表3.12为使用PaddleHub库实现的模型。


表3．12使用PaddleHub库实现的模型



模型名称PaddleHub库中名称

ERNIE 1．0 Baseernie1．0

ERNIE Tinyernie_tiny

SKEPernie_1．0_skep_large_ch

bert4keras是一个基于谷歌Keras预训练模型加载框架，目前支持多种预训练模型(BERT、ALBERT、RoBERTa、NEZHA等)，并支持多种环境(Python 2．7、Python 3．x)和后端(keras 2．2．4/2．3．0/2．3．1、tf．keras、TensorFlow 1．14+、TensorFlow 2．x)，谷歌端到端的开源机器学习平台TensorFlow 2．x已经深入融合Keras作为其高阶API，通过tf．keras接口模块实现使用。本章使用的bert4keras版本为0．9．3(2020年11月20日发布)。表3.13为使用bert4keras库实现的模型。


表3．13使用bert4keras库实现的模型



模型名称

BERTLARGE Chinese

BERTBASECNNBiLSTMAttention

BERTBiGRUAttention

NEZHAbase

ZEN

WoBERT

WoNEZHA

RoFormer

FinBERT 1．0Base

3．10运行环境
本章项目是分别在两个深度学习框架云平台环境上进行的——谷歌Colab和百度AI Studio平台。使用Transformers库和bert4keras库实现的模型在谷歌Colab平台上运行，使用PaddleHub库实现的模型在百度AI Studio平台上运行。
Colab和AI Studio都是在Jupyter基础之上开发的，通过Colab和AI Studio，无须在本地计算机上下载、安装或运行任何软件(例如Python解析器、TensorFlow 2．x等)，就可以通过浏览器在线使用Jupyter Notebook。使用云平台的最大优点在于因不同硬件配置造成的计算结果差异相距较小，公平恰当、容易复现、轻松共享，不偏袒任何一个模型。Jupyter Notebook是开源的基于网页的交互式计算的应用程序，允许用户创建和共享各种内容，包括实时代码开发、方程式、文档编写、运行代码、展示结果、可视化和叙述文本的文档等计算全过程，支持Python编程范式以Jupyter Notebook格式(．ipynb) 存储。
谷歌Colaboratory 简称“Colab”，是 Google Research 团队开发的一款产品，网址为https://colab．research．google．com。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上说，Colab是一种托管式Jupyter Notebook服务，程序和数据存储在Google云端硬盘上(默认免费提供15GB存储空间，网址为https://drive．google．com)，也可以从GitHub加载，用户无须进行任何设置，就可以直接使用，同时还能获得图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)或张量处理器(Tensor Processing Unit,TPU)计算资源的免费使用权限，代码会在分配给用户账号使用的虚拟机中执行。Colab使用量限额和硬件供应情况采用时有变化的动态限额，并且不会保证资源供应或无限供应资源，可用资源会不时变化，以适应需求的波动性，以及总体需求的增长和其他因素。如果希望获得更高、更稳定的使用量限额，可以订阅Colab Pro，但仅限美国和加拿大用户使用。Colab预安装了三百八十多个Python软件包，其中默认的深度学习框架开源库版本为TensorFlow 2．3．0，本章的程序运行中还使用了TensorFlow 2．2．0、Torch 1．7．1，未使用TorchServe云端开源模型服务框架。
百度AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，网址为https://aistudio．baidu．com，提供在线Jupyter Notebook编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。ERNIE(BAIDU)和SKEP模型依赖于百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习库，因此这两个模型的运行环境以百度平台更方便(用其他平台也可以)，本书使用的是百度AI Studio基础版(无GPU、免费使用)，而含GPU的高级版收取1算力卡/小时，宣传推广阶段每日运行即获赠10小时GPU免费使用时长。AI Studio预安装了一百六十多个Python软件包，其中默认的深度学习框架开源库版本为PaddlePaddle 2．0．0rc，本章的程序运行中还使用了1．7．2或1．8．0。
如果租赁云GPU或本地GPU运行建议最低硬件配置为NVIDIA Tesla V100 16GB，硬件配置低会影响模型训练和评测时间，模型训练轮次过少会影响最终评测结果，每次训练后的评测结果可能略有差异。
3．11模型加载
本章项目的对比模型加载有两种情况： 一种是直接加载已预训练检查点文件，另一种是从软件框架中加载已预训练检查点文件。
谷歌官方基础BERT中文模型(BERTBASE Chinese)已预训练检查点文件中包含谷歌深度学习框架TensorFlow框架保存模型后自动生成ckpt．meta、ckpt．data、ckpt．index检查点(checkpoint,ckpt)文件(例如设置每5s保存一次检查点，以便训练中断时将训练得到的参数保存下来，不必重新训练，如表3.14所示)。．meta文件是MetaGraphDef序列化的二进制文件，保存了网络结构相关的数据，包括graph_def和saver_def等。．data保存检查点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的检查点文件。．index文件存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值的表格entries，BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。


表3．14BERT中文模型已预训练检查点文件说明



文件名．后缀名(文件格式)说明

bert_model．ckpt．meta模型元图，即计算图的结构

bert_model．ckpt．data00000of00001已预训练的模型变量名和权重值

bert_model．ckpt．index检查点文件映射的索引

bert_config．json模型超参数的配置文件

vocab．txt中文词汇表，用于词块映射为词编号

抱抱脸Transformers库的基础BERT中文模型(bertbasechinese)将谷歌深度学习框架TensorFlow框架保存模型的检查点文件转换为脸书深度学习框架PyTorch下编译的文件，如表3.15所示。


表3．15BERT模型Transformers库编译文件说明



文件名．后缀名(文件格式)说明

pytorch_model．binPyTorch下的可执行文件

tf_model．h5模型文件校验码

config．json模型超参数的配置文件

tokenizer．json分词后的词编号

tokenizer_config．json分词模型超参数的配置文件

vocab．txt中文词汇表，用于词块映射为词编号

README．mdMarkdown格式自述文档

．gitattributes以行为单位设置一个路径下所有文件的属性

每个软件框架的模型加载Python编程具体方法详见官方说明文档。
3．12微调策略
3．12．1情绪分类任务微调
微调分为针对下游任务分别(去掉最后一层分类器)仅对语言模型的特定任务微调和仅对最后的分类层(最后一层分类器)的微调。
本章项目对于不同模型执行相同的情绪分类任务，需要针对语言模型的不同网络架构特点进行特定任务微调，将情绪分类任务的输入和输出插入模型中，并对所有参数进行端到端的微调。以BERT模型为例，BERT利用变换器的自我注意机制将输入和输出两个阶段统一起来，通过交换适当的输入和输出，对句子级情绪分类任务进行建模； 在每个单句的第一个输入特征前给予一个分类标记(［CLS］)来区分每个句子，表明了该特征输入后用于分类模型。
3．12．2分类器超参数调试
面对不同任务，只需要在预训练模型的基础上再添加一个输出层便可以完成对特定任务的微调。对于情绪分类任务把分类器作为输出层进行微调，分类器微调主要是对超参数的配置，主要包括训练轮次(也称为训练循环次数、迭代次数或周期)(epoch)(每个轮次包含若干步数(step))、批大小(batch size)、学习率(learning rate)等。最优超参数值配置是要视下游特定任务而定的。
不同模型的分类器采用不同的超参数调试策略。以BERTBASE模型为例，BERTBASE模型最佳微调超参数如表3．16所示。


表3．16BERTBASE模型最佳微调超参数



训练轮次44444

批大小8163264128

学习率3e-41e-45e-55e-53e-5

本章项目的模型训练轮次设置为20。
构建分类器对训练集进行训练、对测试集进行评估，分类器的微调除了对神经网络层数、各隐藏层神经元个数、批量数据集中的样本量调试外，主要是对梯度下降优化器超参数调试。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。如果自变量的迭代方向仅取决于自变量当前位置，会导致梯度高度敏感于参数空间的某些方向，面临求解具有病态条件(illconditioning)的海森(Hessian)矩阵； 当神经网络的条件数很多时，梯度下降法也会表现得很差； 批量梯度下降(Batch Gradient Decent,BGD)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)、小批量梯度下降(MiniBatch Gradient Decent,MBGD)等传统梯度下降算法都存在海森病态矩阵(即条件数很大的非奇异矩阵)问题。
梯度下降优化器(optimizer)可以加速梯度下降，改进学习率，使梯度更快地到达全局最优值处，模型稳定快速收敛。动量梯度下降(momentum gradient decent)算法及其变种牛顿动量(Nesterov momentum)梯度下降算法都可以优化处理使梯度前进方向更加平滑，减小振荡扰动，快速达到全局最优解。自适应提升(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法、自适应梯度(Adaptive Gradient,AdaGrad)算法、均方根反向传播(Root Mean Square propagation,RMSprop)算法、自适应累积梯度(AdaDelta)算法、自适应矩估计(Adaptive moment estimation,Adam)算法)等优化算法都可以改进学习率的自适应。AdaGrad维护一个参数的学习速率，可以提高在稀疏梯度问题上的性能，RMSProp也维护每个参数的学习速率，根据最近的权重梯度的平均值(例如变化速率)来调整，这意味着该算法在线上和非平稳问题上表现良好(如噪声)。Adam结合了AdaGrad和RMSProp的优点，其衰减方式类似动量梯度下降，不同于AdaDelta和RMSprop的历史梯度衰减方式，数学表达式如下： 
mt←β1·mt-1+(1-β1)·gt

vt←β2·vt-1+(1-β2)·g2t
其中，g代表梯度，t代表时间，β1,β2∈［0,1)代表矩估计的指数衰减速率，m代表一阶矩向量，v代表二阶矩向量。第一个表达式表示更新有偏的一阶矩估计，第二个表达式表示更新有偏的二阶矩估计。Adam利用一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率，加快收敛速度，这可以使每一次迭代的学习率都有一个确定范围，经过偏差校正后，参数平稳随着时间而适应，可以较快地得到估计结果。与RMSProp基于一阶矩(即均值或期望)的参数学习速率不同，Adam既使用了一阶矩也使用了二阶矩(非中心矩、不是方差)，计算了梯度和平方梯度的指数移动平均值，并且超参数β1和β2分别控制了两个移动平均值的衰减速率； 两个移动平均值和超参数β1、β2的初始值接近1(推荐值)，通过计算偏差校正的一阶矩估计和偏差校正的二阶原始矩估计，使得矩估计的值接近于0。很多实证研究结果表明，Adam优于其他的优化随机目标函数的算法。预训练语言模型微调阶段构建分类器的超参数调试中，动量梯度下降因子β表示要在多大程度上保留原来的更新方向，取值为0~1，预训练模型已经训练过的权重，自变量当前位置已接近全局最优点，动量梯度下降因子β初始值建议设置为0．6~0．9； Adam算法中默认设置学习率为0．001，超参数β1初始值为0．9、β2初始值为0．999、ε初始值为1e8。
在整个神经网络训练过程中，使用固定大小的学习率效果往往不好，可能会造成训练集的损失值下降到一定程度后不再下降，而且可能会造成收敛的全局最优点的时候来回振荡。对于分类器微调中学习率调整的一般原则是随着迭代次数的增加，学习率也应该逐渐减少。预训练模型已经训练过的权重，肯定需要施加学习率衰减(learning rate decay)策略。ULMFit目标域语言模型采用的倾斜三角形学习速率(Slanted Triangular Learning Rates,STLR)设置了不同层应当采取有区别的学习率。
3．13数据预处理
3．13．1数据读取、转换和清洗
本章项目模型为已预训练的预训练模型，数据预处理实际仅发生在微调阶段； 也就是说，本章的数据预处理是为微调而做的工作，不是训练模型而做的工作。因此，从程序编写流程角度来看，3．13节放置在模型加载之后。
文本数据预处理工作首先包括数据读取、数据转换和数据清洗。
微调时，需要读取训练集和测试集，训练集、测试集等数据都是．txt格式的文件，每一个样本是一个句子(新闻标题)及其对应的类别标签(利多、利空、其他)，分隔符为“|||”。根据编程使用的函数不同，也可以转换为．csv或．tsv格式文件，再进行数据读取。此外，还需要读取模型．json格式配置文件。
训练集和测试集的语句基本比较规整，数据清洗时可以采取对特殊字符进行处理、删除未标注数据等操作。

3．13．2分词、填充和其他
文本数据预处理工作还包括分词、填充(padding)和其他。
第一，分词采用预训练语言模型相同的分词方法。因为是中文，所以不必考虑区分字母大小写。如果是英文，则必须考虑是否区分字母大小写。
第二，对不同字数的句子，将在批创建时动态填充每个批中的最大序列长度，使句子对齐(sentence alignment)。
第三，一些预训练语言模型已设置了标签的使用顺序，所以要确保微调时确实使用了它。
3．14评估指标
3．14．1混淆矩阵
本章项目未对预训练语言模型直接进行模型评估，而是对模型执行情绪分类下游任务的结果进行评测。混淆矩阵(confusion matrix)或列联表(contingency table)是分类任务的一级评估指标，准确度、精确度、召回率、真负率、假正率、假负率是二级评估指标，F1分数、G分数、G均值、受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve,ROC curve)、ROC曲线下面积(Area Under the Curve of ROC,AUC)值、柯尔莫哥罗夫斯米尔诺夫(KolmogorovSmirnov,KS)值/曲线是三级评估指标。此外，还有损失函数经验风险最小化(Empirical Risk Minimization,ERM)、损失函数结构风险最小化(Structural Risk Minimization,SRM)等其他机器学习分类器(模型)性能评估指标。
按照样本所属类别的正例或负例(positive or negative)与分类器预测结果真(正确)或假(错误)(true or false)的组合，样本数据集中的每个样本经过分类器后可以对应真正例(True and Positive,TP)(正确将本类别预测为本类别)、假正例(False and Positive,FP)(错误将其他类别预测为本类别)、真负例(True and Negative,TN)(正确将其他类别预测为其他类别)和假负例(False and Negative,FN)(错误将本类别预测为其他类别)4种情况。分类器预测结果的混淆矩阵如表3．17所示。


表3．17分类器预测结果的混淆矩阵



真实类别
预测结果

正例负例


正例真正例(TP)假负例(FN)

负例假正例(FP)真负例(TN)


其中，行代表的是真实类别，列代表的是分类器预测结果。
对于多分类任务，k分类预测结果的混淆矩阵就是k×k维的矩阵。本章项目中，对“利好”“利空”“其他”三个类别进行预测，当以“利好”类别为正例时，“利空”和“其他”两个类别就为负例，三分类预测结果的混淆矩阵如图3．15所示。


图3．15以“利好”类别为正例的三分类预测结果混淆矩阵

其中，FN'和FN''是区别于FN的假负例，不参与“利好”类别二级评估指标的计算。对于不同类别对应不同的混淆矩阵，以“利空”或“其他”类别为正例对应的混淆矩阵与图3．15不同，而二级评估指标的计算公式相同。
3．14．2准确度、精确度、召回度和F1分数
本章项目的下游任务是情绪分类任务，准确度或正确度(accuracy)是分类任务中最常用的评估指标，转换为百分比后即为准确率或正确率(accuracy rate)，用来度量模型性能。准确度是分类器对整个样本判断正确的比例，表示分类预测正确的样本量占样本容量所占的比例，表达式为：
准确度=正确预测的样本量样本容量
一般地，样本容量为n的标注数据集S为有限集合，表示如下：
S{(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xn,yn)}
其中，样本x的真实类别标签为y。
k分类下所有类别的准确度Acc的计算公式为：
Acc=TP+TNTP+TN+FP+FN
其中，TP+TN+FP+FN为样本容量。
精确度、精度、精密度、置信度、精确率(precision ratio)或查准率是被分类器判定为正例中的正样本的比例，表示预测为正的样本中有多少是真的正样本。k分类下某类别的精确度Precision的计算公式为：
Precision=TPTP+FP
召回度、召回率(recall ratio)、反馈率、查全率、真正率(True and Positive Ratio,TPR)或灵敏度(sensitivity)是被分类器正确预测为正例的样本量占总的正例的比例，表示样本中的正例有多少被正确预测。k分类下某类别的召回度Recall计算公式为：
Recall=TPTP+FN

负召回度(即负样本召回度)、负预测度、真负率(True and Negative Ratio,TNR)或特异度(specificity)是被分类器正确预测为负例的样本量占总的反例的比例，表示样本中的负例有多少被正确预测。k分类下某类别的负召回度计算公式为：
TNR=TNTN+FP
假正率(False and Positive Ratio,FPR)或虚警率是被分类器错误预测为正例的样本量占总的负例的比例，表示样本中的反例有多少被错误预测。k分类下某类别的假正率FPR计算公式为：
FPR=FPTN+FP
假负率(False and Negative Ratio,FNR)是被分类器错误预测为负例的样本量占总的负例的比例，表示样本中的反例有多少被错误预测。k分类下某类别的FNR计算公式为：
FNR=FNTP+FN
假正率和假负率之和等于1，即：
FPR+FNR=1
F1分数或F1度量(F1Score or F1measure)是精确度和召回度的调和均值，最大为1，最小为0。k分类下某类别的F1值计算公式为：
1F1=121Precision+1Recall
变换上面的等式：
F1=21Precision+1Recall=2×Precision×RecallPrecision+Recall=2TP2TP+FP+FN=2TPN+TP-TN
其中，N为样本容量，即TP+TN+FP+FN。
按照上面的F1分数计算公式直接得出的是微平均F1(microF1)分数，先计算出每个类别中的真正例(TP)、假正例(FP)、假负例(FN)，分别求和得到3个样例的总和，代入F1分数计算公式即可。微平均将混淆矩阵中的每个样例同等对待，不考虑样例在不同类别下的预测结果差异。
宏平均F1(macroF1)分数是k分类下未加权的所有类别F1分数之和的平均值，即先分别计算每个类别的F1分数，再求和、平均。宏平均将每个类别同等对待，所有类别赋予相同的权重，不考虑类别可能存在的样本量占比差异，计算公式为：
maroF1=1k∑kn=1F1k
本章项目针对情绪分类任务的主评估指标是准确度(正确度)指标，其他指标作为辅助指标，当准确度指标可以充分地区别模型性能优劣时，其他指标不必计算出结果进行比较。在程序输出结果中，准确度为acc、eval_acc或best_eval_acc，不同的深度学习软件框架输出不同。由于项目数据集不存在类别不平衡的问题，不考虑使用对指标加权平均的计算方法。第4章的模型评测使用了准确度、精确度、召回度、微平均F1分数、宏平均F1分数。
3．14．3损失值
神经网络训练的目的是使真实值与模型预测估计值之间的误差最小化，建模过程就是将现实问题抽象成类凸优化问题，训练过程就是一个存在约束的凸目标函数的最优化求解过程，损失值(loss)是凸目标函数的最小值。由于无法得到显性数学公式求解，通过计算机程序的数值模拟进行求解。
对于一个多元(变量)函数，所有变量的偏导数称为梯度向量，梯度下降法求解就是让梯度向量沿着最陡梯度下降(steepest descent)，使得神经网络收敛。相应地，在神经网络模型的迭代训练过程中，希望通过对模型参数的设置和优化，减少损失值，直至模型收敛。
按照模型训练过程和评测结果的不同，损失值可以分为训练损失值和评测损失值。随着每个训练轮次中的梯度更新，神经网络模型逐渐收敛，训练损失值(程序输出结果中为loss)应当逐轮减小，渐趋于0。评测损失值(evaluation loss,程序输出结果中为loss、eval_loss或best_eval_loss)也是神经网络模型评测的一个重要指标，在准确度相同的情况下，在软件框架、任务、微调、评估的代码一样时，评测损失值越小模型越优。本章项目将损失值作为准确度的辅助评估指标，而不是F1分数作为辅助评估指标。
3．15模型评测
启动模型评估程序时，如果Python代码中创建了主函数(main())，可以创建一个Shell脚本文本来执行命令(例如main．sh或run．sh)，可执行脚本的主要作用是指定运行Python文件、读取训练集和测试集数据路径、模型文件路径、输出路径、日志路径、训练轮次、步数、训练和评测批大小等。
3．16输出过程
不同的模型和不同的代码编写有各自不同的运行过程和输出结果。本节以BERTLARGE模型为例，详细展示模型的运行过程和输出结果。
BERTLARGE的网络架构摘要如图3．16所示。


图3．16BERTLARGE的网络架构摘要




图3．16（续）





图3．16（续）



BERTLARGE模型的预测评估结果如图3．17所示。


图3．17BERTLARGE模型的预测评估结果




图3．17（续）



另外一种程序编写方式，只输出最佳预测评估准确度和/或损失值，BERTBASE模型的预测评估结果如图3．18所示。


图3．18BERTBASE模型的预测评估结果

以上运行过程和输出结果中，模型训练和模型评测交替，模型训练的准确度应当接近模型评测，如果模型训练的准确度高于模型评测，说明模型过拟合； 如果模型训练的准确度低于模型评测的准确度，说明模型欠拟合。
最终得到模型的最佳准确度和/或损失值。
3．17结果汇总
将28个对比模型的预测评估结果汇总展示，并按照效果高低进行排名，如表3．18所示。不同的数据预处理和微调方法、不同的程序代码、不同运行环境得到的模型评测结果(evaluation result)都会有差异，因此评测结果可能存在偏差。


表3．18对比模型评测结果



效果排名模型名称准确度损失值

1RoBERTaLARGEwwmext0．882250．68539

2RoFormer0．873720．02411
续表


效果排名模型名称准确度损失值

3WoBERT+(WoBERT Plus)0．872010．03272

4BERTBASEBiLSTMCNNAttention0．871020．00122

5LongformerBASE Chinese0．870310．42366

6SKEP0．870310．85536

7ELECTRALARGE Chinese0．866890．77144

8WoBERT0．863480．00023

9BERTBASEwwmext0．863480．83985

10FinBERT 1．0Base0．861770．50539

11XLNetMID Chinese0．855430．49750

12WoNEZHA0．854950．05365

13BERTBASECNNBiLSTMAttention0．854720．01415

14BERTBASEBiGRUAttention0．852100．02165

15MengziBERTBASE0．848120．00003

16MengziBERTBASEfin0．848120．0886

17MacBERTBASE0．848120．44218

18RoBERTaLARGE Chinese0．846421．15042

19BERTLARGE Chinese0．842250．91232

20BERTBASE Chinese0．839590．73089

21ERNIE1．0 Base0．828120．54429

22NEZHAbase0．812290．03468

23ZEN0．802040．12432

24ALBERTBASE Chinese0．762801．83341

25ERNIE Tiny0．757680．67429

26simplifiedChinese ELMo0．752560．56246

27Chinese fastText0．720141．10902

28Chinese ULMFiT0．680890．63062

从表3.18可以看出，对于本章创建的中文标注语料库，在28个对比模型中，基准模型BERTBASE Chinese的准确度为0．83959，RoBERTaLARGEwwmext模型效果最佳，预测评估准确度达到0．88225，比基准模型准确度高出0．04266。WoBERT 和FinBERT 1．0Base的准确度的小数点后5位一样，由于两个模型的实现采用了不同的代码和微调，所以无法通过比较损失值来确定模型效果排名。比较小数点后的15位值，WoBERT的准确度是0．863481228668942，BERTBASEwwmext的准确度是0．863481223583221，因此，WoBERT的模型效果排名比BERTBASEwwmext高。
3．18模型对比项目结论
本节通过从所有模型、语言表征、模型规模大小、骨干网络架构、模型调优、掩码机制、训练样本生成策略、建模目标、组合模型九个方面进行比较分析的总结，对于本章创建的、接近业界实际的、真实的中文金融情绪标注语料库，面向中文金融文本情绪分类特定任务，可以揭示出以下结论。
第一，数据决定了模型效果上限，而调参只是在逼近模型效果上限。也就是说，数据的样本容量、特征空间、边缘概率分布、条件概率分布都会对模型性能水平造成决定性影响。本章项目所有模型评测结果都没有达到优秀(准确率都未超过90%)，其中一个原因是样本容量小； 但是本章项目是为了比较模型效果相对的高低，因此绝对准确率的高低并不妨碍结果对比，不影响项目目的和项目结论。这个结论可以从另一个对比评测结果分析得到支持，中文文本分类PyTorch实现从清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室发布的中文文本分类数据集THUCNews中抽取了20万条新闻标题(文本长度为20~30，一共10个类别，每类2万条)，数据集被划分为训练集18万条、验证集1万条、测试集1万条，训练集样本可能覆盖了绝大多数的测试集样本，几个对比模型效果均达到90%以上。
第二，从语言表征的角度来看，上下文感知表征模型更优，双向语言模型更优。上下文无感表征模型fastText的效果不如其他上下文感知表征模型，单向语言模型fastText和两个单向拼接语言模型ULMFit不如ELMo、BERT等双向语言模型更优。作为浅层预训练模型，fastText只有一个隐藏层，结合了n元(ngram)和分层softmax的优势，对样本量要求少，且训练速度快； 但是不能区分上下文语境，比如对“你打给我”和“我打给你”这两句话的理解是一样的。由于不能保证在所有的数据集上的评测结果都是上下文感知表征模型更优，双向语言模型更优，对早先的模型进行评测是有必要的，评测的目的是选择最适合的模型。
第三，从模型大小的角度来看，评测结果表明，预训练语言模型的规模越大效果越好，极小(tiny)模型的效果最差、压缩模型效果较差、基础(base)模型较好、大号(large)模型最好。这个结论是与所有的学术论文中评测结论一致的，这也是预训练语言模型规模越做越大的原因。
第四，从模型骨干网络架构的角度来看，高效变换器架构(“Xformer”)模型效果比绝大多数变换器架构更好。中文句子的字数一般比英文句子多，也就是说，序列长度更长，而高效变换器架构更擅长处理长序列，对较长序列的处理能力更强，使采用高效变换器架构的模型对长句子的预测准确度较高。由于本章项目评测数据集中既有短文本也有长文本，因此Longformer模型的表现没有超过RoBERTaLARGEwwmext模型。然而，RoFormer模型主要特点是可以直接处理任意长的文本，是目前唯一一种可用于线性注意力的相对位置编码，在本章评测数据集上准确率排名第二。
第五，从模型调优的角度来看，调优后模型比原模型更优。RoBERTa模型是由脸书人工智能(Facebook AI)和华盛顿大学的研究团队于2019年7月共同发布的，对BERT模型做了以下几点调整：①动态调整掩码机制，而BERT模型的静态掩码是在数据预处理阶段对序列进行掩码，因此输入到模型中的每一个被掩码的句子是相同；②删除了前后句预测建模目标，预训练任务仅为掩码语言模型单一建模目标；③RoBERTa采用的字节对编码(BytePair Encoding,BPE)是字符级和词表级表征的混合，是BERT模型采用的词块编码的一种特殊形式；④预训练数据更多，由16GB增加到160GB，训练步数更长，从100K增长到500K，批大小更大，从大号模型256(步数1M、学习率1e4)增大到2K(步数125K、学习率7e4)、8K(步数31K、学习率1e3)。RoBERTa模型是BERT模型的成熟版，充分发挥了BERT性能，它的经验对模型性能提升有很多可借鉴的地方，同时很多论文的评测结论表明，增大批大小会显著提升模型效果。
第六，从掩码机制角度来看，全词掩码比子词掩码更优。大号中文全词掩码RoBERTa模型(RoBERTaLARGEwwmext)使用30GB中文文本，近3亿个句子，100亿个分词标记(token)(即中文的字)，产生了2．5亿个训练实例(instance)数据，覆盖新闻、社区讨论、多个百科，包罗万象，覆盖数十万个主题等，使用了超大(8K)的批大小。
第七，从训练样本生成策略角度来看，以词为单位输入模型更优。由于谷歌官方发布的BERTBASE Chinese中，中文是以字为粒度进行切分，没有考虑到中文分词的特殊性。很多中文预训练模型不能够沿用中文BERT模型的做法，仅聚焦于小颗粒度文本单位元(字)的输入，而应当注重字嵌入到词嵌入的转换，同时保持训练序列输入长度较长。RoBERTaBASEwwmext将全词掩码的方法应用在了中文中，使用了中文维基百科(包括简体和繁体)进行训练，并且使用了哈尔滨工业大学语言技术平台(Language Technology Platform,LTP)作为分词工具，即对组成同一个词的汉字全部进行掩码。WoBERT+(WoBERT Plus)模型基于RoBERTaBASEwwmext模型继续预训练，以掩码语言模型为建模目标，初始化阶段将每个词用BERT自带的分词器切分为字，然后用字嵌入的平均作为词嵌入的初始化，能够将单个汉字与词的语义信息相融合，采用30GB以上大小的通用语料训练，序列最大长度为512、学习率为1e5，批大小为256，累积梯度4步，训练25万步。虽然WoBERT+是基础模型，但其性能已经超过了BERTBASE的组合模型，接近大号模型RoBERTaLARGEwwmext。
第八，从建模目标角度来看，预训练过程中仅使用掩码语言模型单一任务目标，比两个任务目标更好，RoBERTa样式模型比BERT样式模型效果更好。另外，ELECTRA模型加入了分词替换的对比学习建模目标，这种方法与对抗训练类似，但略有不同： 生成器的输入只有潜在空间，没有随机噪声； 采用最大似然估计计算极值； 生成器会去预测掩码生成的新分词标记的概率值，判别器能更加准确地识别每个位置的标记是否真实。ELECTRA模型效果优于同等大小的BERT，且媲美RoBERTa模型。由此可以预见到，对抗训练对于预训练语言模型起到一定的性能提升作用。
第九，从组合模型角度来看，组合模型、集成模型或融合模型优于组合中的任意单个模型。双向门控循环单元(BiGRU)和双向编码器从变换器表征相结合，使得BERT本编码层学习上下文语境词表征改善了BiGRU网络的分类性能。利用BERT模型对文本到动态的字符级嵌入进行转换，BiLSTM和CNN组合输出特征，融合充分利用CNN提取局部特征的优势和 BiLSTM具有记忆的优势将提取的上下文特征链接起来，更好地表征文本，从而提高文本分类任务的准确性。本章项目比对的BERTBASEBiGRUAttention、BERTBASECNNBiLSTMAttention、BERTBASEBiLSTMCNNAttention三个组合模型在中文文本中具有强大的语义捕捉能力和远程依赖关系，提高了情绪分类预测的性能，BERTBASEBiLSTMCNNAttention的表现更好。CNNBiLSTM和BiLSTMCNN都是CNN和BiLSTM两者的结合，可以同时利用 CNN模型识别局部特征和LSTM模型处理文本序列的能力。不同的是，CNNBiLSTM是CNN层接收词向量作为输入、CNN的卷积层提取局部特征后池化层输出汇集到一个较小尺寸，输入到BiLSTM层利用特征来学习文本序列，再经过全连接层输出分类标签； BiLSTMCNN是BiLSTM层接收BERT输出的词向量将所有句子填充到等长、生成新的编码输入到一个完整的CNN层、提取局部特征到卷积层、经过池化层输出汇集到一个较小的维度、最终经过全连接层输出分类标签。比较两种不同的结合方式，CNNBiLSTM将BiLSTM层插入到CNN层的池化层后，输出结果与全连接层进行相连，CNN层可能会丢失一些原始标记信息，而BiLSTM CNN既包含原始标记信息，又包含序列中前后变化信息(先前和即将出现的周围单词)，此时CNN卷积层中的卷积核(滤波器)真正发挥了作用，从而获得更好的准确性。
以上结论仅对本项目的测试集数据样本负责，不代表其他数据集下模型的效果状况。
小结
本章详细记录了主流的中文预训练模型在中文自然语言理解任务上完整的项目过程、操作要点、输出结果和项目结论。为进一步提高性能模型性能，创建全新的预训练语言模型提供了实践基础，并指出了改进方向。