多語言命名實體辨識錯誤分析與跨語言遷移

在多語言自然語言處理中，命名實體辨識（NER）是一項關鍵任務。利用預訓練語言模型，如 XLM-R，可以有效提升多語言 NER 的效能。然而，資料集品質和跨語言遷移的挑戰仍需仔細考量。本文分析了在德語資料集上微調 XLM-R 模型後發現的錯誤模式，例如自動標註產生的錯誤標籤，以及括號等特殊符號的處理問題。接著，我們評估了該模型在法語、義大利語和英語上的零樣本遷移效能，發現雖然模型在未見語言上仍具有一定泛化能力，但與在目標語言上微調的模型相比，效能仍有差距。最後，我們探討了不同大小的法語訓練資料對模型效能的影響，提供在資源有限情況下，如何選擇合適的跨語言遷移策略的參考。

多語言命名實體辨識中的錯誤分析與跨語言遷移

在進行多語言命名實體辨識（NER）任務時，我們經常會遇到一些有趣的挑戰。這些挑戰不僅與模型的表現有關，也與我們所使用的資料集品質息息相關。在本章中，我們將探討在德語資料集上微調XLM-R模型後，遇到的一些問題以及跨語言遷移的表現。

錯誤分析

首先，我們對模型的錯誤進行了詳細分析。我們發現，有些樣本的標籤存在問題，例如，聯合國和中非共和國被標記為人名。同時，“8. Juli”在第一個例子中被標記為組織。進一步調查發現，PAN-X資料集的註解是透過自動化過程生成的。這種自動生成的註解通常被稱為“銀標準”（相對於人類生成的“金標準”）。不出所料，自動化方法在某些情況下未能產生合理的標籤。事實上，這種錯誤模式並不僅限於自動化方法；即使人類仔細註解資料，也可能因注意力分散或誤解句子而發生錯誤。

程式碼範例：分析錯誤樣本

df_tmp = df.loc[df["input_tokens"].apply(lambda x: u"\u2581(" in x)].head(2)
for sample in get_samples(df_tmp):
    display(sample)

內容解密：

我們首先篩選出包含左括號的樣本，以分析這些特殊字元的處理方式。
df.loc用於根據條件篩選DataFrame中的行。
apply函式用於對每個元素的input_tokens欄位應用一個lambda函式，檢查是否包含特定的Unicode字元（左括號）。
head(2)限制輸出結果為前兩行，以簡化分析。
get_samples函式用於取得樣本並顯示其詳細資訊。

我們的分析還發現，括號和斜線的損失相對較高。進一步檢查後，我們注意到括號及其內容通常不被視為命名實體的一部分，但自動提取似乎將其標註為實體的一部分。這種不一致性可能會影響模型的表現，特別是在處理包含括號的文字時。

跨語言遷移

接下來，我們評估了在德語資料集上微調的XLM-R模型在其他語言上的表現。首先，我們定義了一個簡單的函式來計算模型在不同資料集上的F1分數：

def get_f1_score(trainer, dataset):
    return trainer.predict(dataset).metrics["test_f1"]

內容解密：

get_f1_score函式接受一個Trainer物件和一個資料集作為輸入。
使用trainer.predict方法對資料集進行預測。
從預測結果中提取test_f1指標，即測試集上的F1分數。

我們首先在德語測試集上評估了模型的表現，獲得了約0.868的F1分數。然後，我們評估了模型在法語、義大利語和英語上的表現，結果分別為0.714、0.692和0.589。這些結果表明，儘管模型未曾見過這些語言的標註資料，但仍然能夠取得一定的表現。

何時使用零樣本跨語言遷移？

最後，我們探討了零樣本跨語言遷移的可行性。我們在不同大小的法語訓練集上微調XLM-R模型，以比較其表現與零樣本遷移的結果。這種比較可以幫助我們決定何時需要收集更多的標註資料。

總之，透過對錯誤的分析，我們發現了資料集中的一些問題，並瞭解了模型的跨語言遷移能力。這些發現對於改進多語言NER任務的表現具有重要意義。

多語言學習技術的實務探討與效能分析

在多語言命名實體辨識（NER）的任務中，如何有效地利用現有的語言資源來提升模型在其他語言上的表現，一直是研究者和開發者關注的重點。本文將探討零樣本跨語言遷移（zero-shot cross-lingual transfer）、在單一語言上進行微調（fine-tuning on a single language），以及在多種語言上同時進行微調（fine-tuning on multiple languages at once）等技術，並透過具體的實驗結果來分析這些方法的效能。

零樣本跨語言遷移的基礎

零樣本跨語言遷移是一種不需要目標語言標註資料的模型遷移方法。我們首先在德語（German）資料集上對XLM-R模型進行微調，然後直接在法語（French）和義大利語（Italian）資料集上進行評估。實驗結果顯示，雖然零樣本跨語言遷移可以達到一定的效能，但與在目標語言上進行微調相比，仍有明顯的效能差距。

在單一語言上進行微調

為了評估在單一語言上進行微調的效果，我們設計了一個train_on_subset函式，該函式從指定的資料集中隨機抽取一定數量的樣本，並在這些樣本上對XLM-R模型進行微調。實驗結果表明，即使只使用少量的法語標註資料，也能夠顯著提升模型在法語NER任務上的效能。

程式碼範例：單一語言微調

def train_on_subset(dataset, num_samples):
    train_ds = dataset["train"].shuffle(seed=42).select(range(num_samples))
    valid_ds = dataset["validation"]
    test_ds = dataset["test"]
    training_args.logging_steps = len(train_ds) // batch_size
    trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args,
                      data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics,
                      train_dataset=train_ds, eval_dataset=valid_ds, tokenizer=xlmr_tokenizer)
    trainer.train()
    f1_score = get_f1_score(trainer, test_ds)
    return pd.DataFrame.from_dict({"num_samples": [len(train_ds)], "f1_score": [f1_score]})

# 測試單一語言微調的效果
training_args.push_to_hub = False
metrics_df = train_on_subset(panx_fr_encoded, 250)
print(metrics_df)

內容解密：

train_on_subset函式：該函式負責從給定的資料集中抽取指定數量的樣本，並在這些樣本上對模型進行微調。
Trainer物件的建立：透過指定模型初始化函式、訓練引數、資料整理函式、評估指標計算函式、訓練資料集、驗證資料集和分詞器來建立Trainer物件。
f1_score的計算：在測試資料集上評估模型的效能，並傳回F1-score。
實驗結果：透過逐步增加訓練樣本數量，觀察模型效能的變化趨勢。

在多種語言上同時進行微調

為了進一步提升模型的跨語言遷移能力，我們嘗試在多種語言上同時進行微調。首先，使用concatenate_datasets函式將德語和法語資料集合併，然後在合併後的資料集上對模型進行微調。實驗結果顯示，這種方法不僅能夠提升模型在法語上的效能，還能夠提高模型在其他未見語言（如義大利語和英語）上的表現。

程式碼範例：多語言微調

from datasets import concatenate_datasets

def concatenate_splits(corpora):
    multi_corpus = DatasetDict()
    for split in corpora[0].keys():
        multi_corpus[split] = concatenate_datasets([corpus[split] for corpus in corpora]).shuffle(seed=42)
    return multi_corpus

panx_de_fr_encoded = concatenate_splits([panx_de_encoded, panx_fr_encoded])

# 更新訓練引數並進行訓練
training_args.logging_steps = len(panx_de_fr_encoded["train"]) // batch_size
trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args,
                  data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics,
                  tokenizer=xlmr_tokenizer, train_dataset=panx_de_fr_encoded["train"],
                  eval_dataset=panx_de_fr_encoded["validation"])
trainer.train()

內容解密：

concatenate_splits函式：該函式負責將多個資料集合併成一個資料集，並對每個分割（split）進行洗牌操作。
多語言資料集的建立：透過合併德語和法語資料集，建立一個包含多種語言的訓練資料集。
模型微調：在多語言資料集上對模型進行微調，以提升其跨語言遷移能力。

多語言學習的威力：跨語言遷移的實戰分析

在前面的章節中，我們探討瞭如何使用單一transformer模型來處理多語言語料函式庫。現在，我們將進一步分析多語言學習的效果，並探討跨語言遷移的策略。

建立多語言語料函式庫

首先，我們需要將每個語言的語料函式庫合併成一個多語言語料函式庫。這可以透過concatenate_splits()函式來實作：

corpora_encoded = concatenate_splits(corpora)

內容解密：

corpora是一個包含多個語言語料函式庫的列表。
concatenate_splits()函式將這些語料函式庫合併成一個單一的語料函式庫。
合併後的語料函式庫corpora_encoded包含了所有語言的訓練、驗證和測試資料。

微調多語言模型

接下來，我們使用Trainer類別來微調多語言模型：

training_args.logging_steps = len(corpora_encoded["train"]) // batch_size
training_args.output_dir = "xlm-roberta-base-finetuned-panx-all"
trainer = Trainer(model_init=model_init, args=training_args,
                  data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics,
                  tokenizer=xlmr_tokenizer, train_dataset=corpora_encoded["train"],
                  eval_dataset=corpora_encoded["validation"])
trainer.train()
trainer.push_to_hub(commit_message="Training completed!")

內容解密：

training_args包含了訓練過程中的超引數，例如logging_steps和output_dir。
Trainer類別負責微調模型，並將訓練過程中的指標記錄下來。
model_init是一個函式，用於初始化模型。
data_collator是一個函式，用於將資料整理成模型所需的格式。
compute_metrics是一個函式，用於計算模型的評估指標。
tokenizer是用於將文字轉換成模型所需的輸入格式。

評估多語言模型的表現

最後，我們評估多語言模型在每個語言的測試資料上的表現：

for idx, lang in enumerate(langs):
    f1_scores["all"][lang] = get_f1_score(trainer, corpora[idx]["test"])
scores_data = {"de": f1_scores["de"],
               "each": {lang: f1_scores[lang][lang] for lang in langs},
               "all": f1_scores["all"]}
f1_scores_df = pd.DataFrame(scores_data).T.round(4)
f1_scores_df.rename_axis(index="Fine-tune on", columns="Evaluated on",
                         inplace=True)
f1_scores_df

內容解密：

get_f1_score()函式用於計算模型在特定語言測試資料上的F1-score。
f1_scores是一個字典，用於儲存每個語言的F1-score。
scores_data是一個字典，用於儲存不同微調策略下的F1-score。
f1_scores_df是一個DataFrame，用於呈現F1-score的結果。

結果分析

從結果中，我們可以得出以下結論：

多語言學習可以顯著提高模型的表現，特別是在低資源語言的跨語言遷移任務中。
當目標語言與基礎模型微調的語言相似時，跨語言遷移的效果更好。

在未來的研究中，我們可以探索更多跨語言遷移的策略，例如使用MAD-X框架來提高低資源語言的表現。同時，我們也可以將多語言學習應用到更多的NLP任務中，例如文字生成和問答系統。

文字生成的未來

文字生成是NLP領域的一個重要研究方向。隨著transformer-based語言模型的出現，文字生成的能力得到了顯著提高。在未來的研究中，我們可以探索更多文字生成的應用，例如自動寫作和對話系統。

使用GPT-2進行文字生成：解碼策略的探索

在自然語言處理（NLP）的領域中，文字生成是一項具有挑戰性的任務。隨著Transformer架構的出現，像GPT-2和GPT-3這樣的模型能夠生成極為逼真的文字。在本章中，我們將使用GPT-2來說明文字生成的過程，並探討不同的解碼策略如何影響生成的文字。

生成連貫文字的挑戰

到目前為止，本文主要關注透過預訓練和監督式微調來解決NLP任務。對於特定的任務，如序列或標記分類別，生成預測結果相對簡單。然而，將模型的機率輸出轉換為文字需要解碼方法，這引入了一些文字生成特有的挑戰：

解碼是迭代進行的，因此比簡單地透過模型的前向傳遞輸入需要更多的計算。
生成文字的品質和多樣性取決於解碼方法和相關的超引數。

自迴歸語言模型的預訓練

像GPT-2這樣的自迴歸或因果語言模型被預訓練以估計給定初始提示或上下文序列$𝐀 = x_1, x_2, …x_k$後，令牌序列$𝐀 = y_1, y_2, …y_t$在文字中出現的機率$P(𝐀|𝐀)$。由於直接估計$P(𝐀|𝐀)$所需的訓練資料量過大，通常使用機率的鏈式法則將其分解為條件機率的乘積：

$P(y_1, …, y_t|𝐀) = \prod_{t=1}^{N} P(y_t|y_{<t}, 𝐀)$

其中$y_{<t}$是序列$y_1, …, y_{t-1}$的簡寫。正是從這些條件機率中，我們得到了自迴歸語言建模相當於預測句子中每個單詞給定前面單詞的直覺。

文字生成的過程

要生成任意長度的文字序列，我們從一個提示開始，如「Transformers are the」，然後使用模型預測下一個令牌。一旦確定了下一個令牌，我們將其附加到提示中，然後使用新的輸入序列生成另一個令牌。我們重複此過程，直到達到特殊的結束標記或預定義的最大長度。

貪婪搜尋解碼

最簡單的解碼方法是貪婪地選擇每個時間步具有最高機率的令牌：

$y_t = \argmax_{y_t} P(y_t|y_{<t}, 𝐀)$

為了了解貪婪搜尋的工作原理，讓我們首先載入具有15億引數的GPT-2版本和語言建模頭：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_name = "gpt2-xl"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)

內容解密：

此段程式碼首先匯入必要的函式庫，包括torch和transformers中的AutoTokenizer及AutoModelForCausalLM。接著，它檢查是否可以使用CUDA（NVIDIA的GPU加速技術），並據此設定裝置（device）。它指定了要使用的模型名稱（gpt2-xl），並利用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM從Hugging Face模型函式庫中載入相應的tokenizer和模型。最後，它將模型移到指定的裝置上，以便進行後續的計算。

現在，讓我們生成一些文字！儘管Transformers提供了用於自迴歸模型的generate()函式，但我們將實作這種解碼方法以更好地理解其內部工作原理。

解碼策略的重要性

不同的解碼策略對生成的文字有多樣性和品質有著重要的影響。在本章中，我們將探討幾種近似方法，並逐漸建立更智慧、更複雜的演算法，用於生成高品質的文字。貪婪搜尋是一種簡單直接的方法，但它可能無法始終產生最優或最多樣化的結果。因此，探索其他解碼策略對於改進文字生成任務至關重要。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。