【ACL 2022】Text Smoothing：针对文本分类任务的数据增强方法

1.前言

数据增强一直都是 CV、NLP 领域广泛应用的技术，尤其是在数据资源极少的情况下。简单来说，就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题，提高深度神经网络的鲁棒性。在 NLP 领域，数据增强的方法通常有: 1）对文本进行增删改；2）回译（翻译到一种语言再翻译回来）；3）通过 dropout；4）mixup 技术等。本文主要介绍一篇 ACL 2022 来自中科院和快手的数据增强方法：Text Smoothing（文本平滑）。

论文：《Text Smoothing: Enhance Various Data Augmentation Methods on Text Classification Tasks》

2.详细过程

在进入神经网络之前，一个 token 一般会转换成对应的 one-hot 表示，这是词汇表的离散分布。平滑表示是从预训练的掩码语言模型中获得的候选标记的概率，可以看作是对 one-hot 表示的信息更丰富的替代。
Text Smoothing的灵感来源于 mixup 技术，所以先简单说一下 mixup：

mixup（ICLR2018）是一种简单而有效的数据增强方法，该方法在图像（主要用于 CV）、文本、语音、推荐、GAN、对抗样本防御等多个领域都能显著提高效果。
mixup 对两个样本-标签数据对按比例相加后生成新的样本-标签数据：**
$$\begin{gathered} 原始的两条样本：(x_i,y_i),(x_j,y_j)，增广的样本如下： \\ \tilde{x}=\lambda x_i+(1-\lambda )x_j,x为输入向量 \\ \tilde{y}=\lambda y_i+(1-\lambda )y_j,y为标签的one-hot编码 \\ \lambda \in [0,1]是概率值，\lambda \sim Beta(\alpha ,\alpha ),即\lambda 服从参数都为\alpha 的Beta分布 \end{gathered}$$

Text Smoothing的架构图：

蓝色部分为使用文本平滑数据增强用于下游任务，可以看出主要分为两个部分，首先从 one-hot 输入开始，经过 MLM 得到 token 的概率分布，然后再和 one-hot 进行加权和，得到的结果来代替 one-hot。红色部分则为原来的输入。
使用文本平滑表示代替 one-hot 表示作为模型的输入，可以看作是一种有效的加权数据增强方法。为了在 MLM 中只用一个前向过程获得整个句子的所有标记的平滑表示，论文中没有显式地Mask输入。相反，则是打开 MLM 的 dropout，并在每一层动态随机丢弃一部分权重和隐藏状态。

假 设 用 BERT 作 为 MLM ， 下 游 任 务 数 据 集 D = { t i , p i , s i , l i } i = 1 N , N 为 样 本 个 数 , t i 为 文 本 的 o n e − h o t 编 码 , p i 为 t i 的 的 p o s i t i o n   e m b e d d i n g , s i 为 t i 的 s e g m e n t   e m b e d d i n g , l i 则 为 标 签 。 首 先 ， 通 过 M L M 得 到 最 后 一 层 的 输 出 为 ： small假设用textbf{BERT}作为textbf{MLM}，下游任务数据集D={t_i,p_i,s_i,l_i}_{i=1}^N,N为样本个数,t_i为文本的one-hot编码,p_i为t_i的的position,embedding,s_i为t_i的segment,embedding,l_i则为标签。\首先，通过MLM得到最后一层的输出为： 假设用BERT作为MLM，下游任务数据集D={ti​,pi​,si​,li​}i=1N​,N为样本个数,ti​为文本的one−hot编码,pi​为ti​的的positionembedding,si​为ti​的segmentembedding,li​则为标签。首先，通过MLM得到最后一层的输出为：
$$\overrightarrow{t_i}=BERT(t_i,p_i,s_i)$$
$$\begin{gathered} \overrightarrow{t_i}的维度为[seq\_len,emb\_size],词嵌入矩阵W的维度为[vocab\_size,embed\_size], \\ 则MLM的预测结果为： \end{gathered}$$
$$MLM(t_i)=softmax(\overrightarrow{t_i}{W}^T)$$
$$\begin{gathered} MLM(t_i)的每一行都代表一个当前token的概率表示。 \\ 最后就是借鉴mixup，将MLM输出的概率分布和onehot加权： \end{gathered}$$
$$\overrightarrow{t_i}=\lambda \cdot t_i+(1-\lambda )\cdot MLM(t_i)$$

整个文本平滑的数据增强流程就是如此了，下面 show the PyTorch code：

sentence = “My favorite fruit is pear.”
lambd = 0.1    #interpolation hyperparameter
mlm.train()    #enable dropout, dynamically mask
tensor_input = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")
onehot_repr = convert_to_onehot(**tensor_input)
smoothed_repr = softmax(mlm(**tensor_input).logits[0])
interpolated_repr = lambd * onehot_repr + (1-lambd) * smoothed_repr

我们知道，在预训练期间，某些 token 在相似上下文中出现的频率高于其他 token，这将导致模型对这些 token 产生偏好，这对细粒度的情感分类等下游任务来说是不利的。虽然有研究者提出通过训练 label embedding 来约束 MLM 预测标签兼容其他 token，但是，在资源匮乏的情况下，想要有足够的标签数据来提供监督并不容易。
上面只是理论框架，下面举个实际的????来看一下文本平滑怎么解决上述问题：

给定句子 “The quality of this shirt is average .” 可以看出 “average” 这个 token 跟标签是最相关的。通过 MLM 在 “average” 位置得到的平滑表示如下：
虽然 “average” 得到的概率最高，但余下的挺多概率集中分布在几个与任务标签冲突的 token 上，如 “high”、“good” 和 “poor”等。这种平滑的表示对于下游任务来说不是一个很好的增强输入。Text Smoothing 用原始的 one-hot 表示对平滑表示进行插值。通过插值，可以放大原始 token 的概率，概率仍然大多分布在上下文兼容词上。

3.实验

事实胜于雄辩，同时，作者为了评估文本平滑和其他数据增强方法（EDA、Back translation、CBERT、BERTexpand、BERTprepend、GPT2context、BARTword、BARTspan）的效果对比，专门在三个分类基准上使用低资源设置进行实验。在所有实验中，文本平滑都比其他数据增强方法取得了更好的性能。此外，还发现文本平滑可以与其他数据增强方法相结合，以进一步改进任务。
“To the best of our knowledge, this is the first method to improve a variety of mainstream data augmentation methods.”(猴赛雷！此处应有掌声！)

4.总结

数据增强省时省力，如果能够模拟出接近真实样本的分布，确实不失为一种好方法。Text Smoothing 虽说针对文本分类任务，但对于各种有监督任务，也提供了一种数据增强的思路，尤其对一些预测标签概率较为分散的问题。而且还有后发优势，省的去学习前面列的那么多文本增强的方法????????????。

最后

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