Kaggle知识点：BERT的五种Pooling方法

由 demi 提交于周五, 7 七月 2023 - 14:46

BERT模型可以用于多个任务，也是现在NLP模型必备的方法。在文本分类中我们会使用[CLS]对应的输出完成文本分类，当然也有其他的方法。

这样可以使用每个token对应的输出，通过pooling之后再进行分类。本文将介绍常见的几种与BERT搭建使用的方法。

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方法1：MeanPooling

将每个token对应的输出计算均值，这里需要考虑attention_mask，也就是需要考虑有效的输入的token。

<pre>class MeanPooling(nn.Module):
def __init__(self):
super(MeanPooling, self).__init__()

def forward(self, last_hidden_state, attention_mask):
input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
sum_embeddings = torch.sum(last_hidden_state * input_mask_expanded, 1)
sum_mask = input_mask_expanded.sum(1)
sum_mask = torch.clamp(sum_mask, min = 1e-9)
mean_embeddings = sum_embeddings/sum_mask
return mean_embeddings</pre>

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方法2：MaxPooling

将每个token对应的输出计算最大值，这里需要考虑attention_mask，也就是需要考虑有效的输入的token。

<pre>class MaxPooling(nn.Module):
def __init__(self):
super(MaxPooling, self).__init__()

def forward(self, last_hidden_state, attention_mask):
input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
embeddings = last_hidden_state.clone()
embeddings[input_mask_expanded == 0] = -1e4
max_embeddings, _ = torch.max(embeddings, dim = 1)
return max_embeddings</pre>

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方法3：MinPooling

将每个token对应的输出计算最小值，这里需要考虑attention_mask，也就是需要考虑有效的输入的token。

<pre>class MinPooling(nn.Module):
def __init__(self):
super(MinPooling, self).__init__()

def forward(self, last_hidden_state, attention_mask):
input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
embeddings = last_hidden_state.clone()
embeddings[input_mask_expanded == 0] = 1e-4
min_embeddings, _ = torch.min(embeddings, dim = 1)
return min_embeddings</pre>

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方法4：WeightedPooling

将每个token对应的输出计算出权重，这里的权重可以通过特征进行计算，也可以考虑通过IDF计算出权重。

<pre>class WeightedLayerPooling(nn.Module):
def __init__(self, num_hidden_layers, layer_start: int = 4, layer_weights = None):
super(WeightedLayerPooling, self).__init__()
self.layer_start = layer_start
self.num_hidden_layers = num_hidden_layers
self.layer_weights = layer_weights if layer_weights is not None \
else nn.Parameter(
torch.tensor([1] * (num_hidden_layers+1 - layer_start), dtype=torch.float)
)

def forward(self, ft_all_layers):
all_layer_embedding = torch.stack(ft_all_layers)
all_layer_embedding = all_layer_embedding[self.layer_start:, :, :, :]

weight_factor = self.layer_weights.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).expand(all_layer_embedding.size())
weighted_average = (weight_factor*all_layer_embedding).sum(dim=0) / self.layer_weights.sum()

return weighted_average</pre>

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方法5：AttentionPooling

将每个token的特征单独加入一层，用于注意力的计算，增加模型的建模能力。

<pre>class AttentionPooling(nn.Module):
def __init__(self, in_dim):
super().__init__()
self.attention = nn.Sequential(
nn.Linear(in_dim, in_dim),
nn.LayerNorm(in_dim),
nn.GELU(),
nn.Linear(in_dim, 1),
)

def forward(self, last_hidden_state, attention_mask):
w = self.attention(last_hidden_state).float()
w[attention_mask==0]=float('-inf')
w = torch.softmax(w,1)
attention_embeddings = torch.sum(w * last_hidden_state, dim=1)
return attention_embeddings</pre>

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总结

从模型复杂度上：AttentionPooling > WeightedLayerPooling > MeanPooling / MinPooling / MaxPooling

从模型精度上：AttentionPooling > WeightedLayerPooling > MeanPooling > MaxPooling > MinPooling

使用多种Pooling的目的是增加BERT模型的多样性，考虑在模型集成中使用。

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本文转自：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/hl36BB2pXWPCD42ydDaJAw"> Coggle数据科学</a>，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。如不支持转载，请联系小编demi@eetrend.com删除。