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谷歌 BERT 在环信 NLP 中的应用

2019-07-12 09:33:45  来源:互联网

摘要:Google 的 BERT 模型一经发布便点燃了 NLP 各界的欢腾
关键词: 谷歌
Google 的 BERT 模型一经发布便点燃了 NLP 各界的欢腾,Google Brain 的资深研究科学家 Thang Luong 曾给出其“开启了 NLP 新时代”的高度定义,国内外许多公司及开发者对其进行了研究及应用,本文作者及其团队对 BERT 进行了应用探索。

随着 Google 推出的 BERT 模型在多种 NLP 任务上取得 SOTA,NLP 技术真正进入了大规模应用阶段,环信一直致力于帮助企业应用先进的AI技术提高生产效率,对于 BERT 的探索我们一直走在了行业前列。

训练模型

  • 训练数据

训练其他模型时我们已经标注了大量的训练数据,主要把相似句对分为三类来标注:

 

 

 

 

 

 

不相似(0)、相关(0.5)、相似(1)

 

 

 

 

所以,训练 BERT 模型时就可以“拿来主义”了。

  • 模型修改

我们的主要应用点是相似度计算,期望模型返回的结果是一个概率(分值)而不是每个类别的概率。当然如果模型给的结果是每一个类别的概率,依然可以通过加权求和输出一个分值,但这样是不是又复杂了。

所以我们在官方分分时时彩上做了点小的修改(将最后的 softmax 改为了 sigmoid)使得模型输出是一个分值,这个分值也就是我们要的相似度了。

  • 模型训练

我们使用之前标注的数据集在 GeForce GTX 1070 上训练(Fine-Tune),大概训练了 8 个小时左右。

  • 模型导出

模型训练完会产生几个 Checkpoint,这些 Checkpoint 是不能直接在工程中使用的,需要导出成 PB 文件,可以使用 Estimator 的 export_savedmodel 方法导出。

 

模型使用

通过调研,主要有两种方式:

  • Java JNI:基于我们的 GPU 编译[1]一个合适的 libtensorflow 和libtensorflow_jni_gpu(如果你的配置和官方一致就不需要自己编译 了,自己编译太多坑,这里有一份经过验证的编译环境配置[2])打成 jar 包并加入到工程依赖,使用 TensorFlow 提供的 Java API 加载 BERT 模型,在你的 Java 工程中使用[3]。

  • Docker + Nvidia-docker + Tensorflow Serving:需要一个合适的 Tensorlfow Serving 的 image,这里有一份官方做好的 image 列表[4],当然你也可以自己做一个。

这两种方式各有优缺点,我们主要考虑以下几个方面:

  • 性能:我们对两种方案做了实验,Tensorflow Serving 是 C++ 写成的服务,对于 batch 做过优化[6],性能优于 Java JNI。

  • 多模型支持能力:方案 2 是支持多模型的,也就是多个模型共用一个 GPU,方案 1 不支持。

  • 简单好部署:两种方案都不复杂。

  • 与现有服务开发和运维体系兼容性:方案 1 更有优势。

另外,方案 2 不仅支持多模型还支持多版本、模型的冷启动和热加载。综合考虑下,我们使用了方案 2 进行模型部署。

 

效果对比

我们用一些典型客户的数据构建了测试环境,抽取这些客户的真实访客数据,对现有模型和 BERT 模型做了对比实验,BERT 模型的效果相比于对照模型提高了超过 10%。

 

调用图

这是我们的调用时序图:

FAQ 服务->相似度计算服务:句子 1 和 句子 2 相似度是多少 ?
相似度计算服务->TensorflowServing: 句子 1 和 句子 2 相似度是多少 ?
Note right of TensorflowServing: bert 模型预测
TensorflowServing->相似度计算服务: 句子 1 和 句子 2 相似度是 xx
相似度计算服务->FAQ 服务: 句子 1 和 句子 2 相似度是 xx

这里抽象出一个相似度计算服务,是因为我们集成了多种相似度计算方法。

 

优化

  • 后处理

这种模型的一个主要问题是:模型并不能完美解决所有问题,时不时总会有 bad case 出现。一旦模型上线,如果有问题我们无法及时解决(训练模型和上线都会消耗大量时间)。为此我们增加了后处理,以便于我们的训练师能够及时干预,解决问题。

  • 预训练

BERT 预训练的模型使用的数据来源于维基百科,与我们的主要应用场景不一致。我们可以猜想如果在 BERT 原有 Pre-Training 模型的基础上,使用客服里的数据再次进行 Pre-Training 应该会更好,事实上我们也的确这样做了。结论是影响不大,可能是数据不够多,新的训练实验还在进行中。

  • 数据标注

GPT 2.0 的出现再次证明了要想得到好的模型,不仅要有数据量,还要提高数据的品质。我们新的标注也在进行中,相信会对模型效果有所提高。

  • 其他应用

我们在产品中还提供了意图识别的服务,意图识别服务要求必须能够在线训练。如果直接使用  BERT 来做意图识别,很难满足在线训练的要求(BERT 训练太慢了)。为此我们使用了简单的模型来支持在线训练,并把 Fine-tune 模型的倒数第二层作为特征,增强意图识别的效果。

 

BERT 的近邻

最近 Google 又携 XLnet 屠榜了,从实验效果看对比 BERT 确实有比较大的提升,我们也在关注中,实验的小手已经蠢蠢欲动了。如果在我们的场景实验效果好的话,相信我们环信的客户很快便会体验到。

[1]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/java/README.md

[2]: https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations

[3]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/java/README.md

[4]: https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving/tags

[5]: https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/building_with_docker.md

[6]: https://github.com/tensorflow/serving/tree/master/tensorflow_serving/batching

[7]: https://www.tensorflow.org/tfx/serving/serving_config

[8]: https://arxiv.org/abs/1906.08237

作者简介:董文涛,环信人工智能研发中心算法工程师,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。


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责编:zhanglinying