中文任务还是SOTA吗？我们给SimCSE补充了一些实验

今年年初，笔者受到BERT-flow的启发，构思了成为“BERT-whitening”的方法，并一度成为了语义相似度的新SOTA（参考《你可能不需要BERT-flow：一个线性变换媲美BERT-flow》，论文为《Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval》）。然而“好景不长”，在BERT-whitening提交到Arxiv的不久之后，Arxiv上出现了至少有两篇结果明显优于BERT-whitening的新论文。

第一篇是《Generating Datasets with Pretrained Language Models》，这篇借助模板从GPT2_XL中无监督地构造了数据对来训练相似度模型，个人认为虽然有一定的启发而且效果还可以，但是复现的成本和变数都太大。另一篇则是本文的主角《SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings》，它提出的SimCSE在英文数据上显著超过了BERT-flow和BERT-whitening，并且方法特别简单～

那么，SimCSE在中文上同样有效吗？能大幅提高中文语义相似度的效果吗？本文就来做些补充实验。

开源地址：https://github.com/bojone/SimCSE

SimCSE #

首先，简单对SimCSE做个介绍。事实上，SimCSE可以看成是SimBERT的简化版（关于SimBERT请阅读《鱼与熊掌兼得：融合检索和生成的SimBERT模型》），它简化的部分如下：

1、SimCSE去掉了SimBERT的生成部分，仅保留检索模型；

2、由于SimCSE没有标签数据，所以把每个句子自身视为相似句传入。

说白了，本质上来说就是(自己,自己)作为正例、(自己,别人)作为负例来训练对比学习模型。当然，事实上还没那么简单，如果仅仅是完全相同的两个样本作为正例，那么泛化能力会大打折扣。一般来说，我们会使用一些数据扩增手段，让正例的两个样本有所差异，但是在NLP中如何做数据扩增本身又是一个难搞的问题，SimCSE则提出了一个极为简单的方案：直接把Dropout当作数据扩增！

具体来说，$N$个句子经过带Dropout的Encoder得到向量$\boldsymbol{h}^{(0)}_1,\boldsymbol{h}^{(0)}_2,\cdots,\boldsymbol{h}^{(0)}_N$，然后让这批句子再重新过一遍Encoder（这时候是另一个随机Dropout）得到向量$\boldsymbol{h}^{(1)}_1,\boldsymbol{h}^{(1)}_2,\cdots,\boldsymbol{h}^{(1)}_N$，我们可以将$(\boldsymbol{h}^{(0)}_i,\boldsymbol{h}^{(1)}_i)$视为一对（略有不同的）正例了，那么训练目标为：
\begin{equation}-\sum_{i=1}^N\sum_{\alpha=0,1}\log \frac{e^{\cos(\boldsymbol{h}^{(\alpha)}_i, \boldsymbol{h}^{(1-\alpha)}_i)/\tau}}{\sum\limits_{j=1,j\neq i}^N e^{\cos(\boldsymbol{h}^{(\alpha)}_i, \boldsymbol{h}^{(\alpha)}_j)/\tau} + \sum\limits_j^N e^{\cos(\boldsymbol{h}^{(\alpha)}_i, \boldsymbol{h}^{(1-\alpha)}_j)/\tau}}\end{equation}

英文效果 #

原论文的（英文）实验还是颇为丰富的，读者可以仔细阅读原文。但是要注意的是，原论文正文表格的评测指标跟BERT-flow、BERT-whitening的不一致，指标一致的表格在附录：

SimCSE与BERT-flow、BERT-whitening的效果对比

不管怎样比，SimCSE还是明显优于BERT-flow和BERT-whitening的。那么SimCSE的这个优势是不是普遍的呢？在中文上有没有这个优势呢？我们马上就来做实验。

实验配置 #

我们的中文实验基本与《无监督语义相似度哪家强？我们做了个比较全面的评测》对齐，包括之前测试的5个任务、4中Pooling以及所有base、small、tiny版的模型，large没有跑是因为相同配置下large模型OOM了。

开源地址：https://github.com/bojone/SimCSE

经过调参，笔者发现中文任务上SimCSE的最优参数跟原论文中的不完全一致，具体区别如下：

1、原论文batch_size=512，这里是batch_size=64（实在跑不起这么壕的batch_size）；

2、原论文的学习率是5e-5，这里是1e-5；

3、原论文的最优dropout比例是0.1，这里是0.3；

4、原论文的无监督SimCSE是在额外数据上训练的，这里直接随机选了1万条任务数据训练；

5、原文无监督训练的时候还带了个MLM任务，这里只有SimCSE训练。

最后一点再说明一下，原论文的无监督SimCSE是从维基百科上挑了100万个句子进行训练的，至于中文实验，为了实验上的方便以及对比上的公平，直接用任务数据训练（只用了句子，没有用标签，还是无监督的）。不过除了PAWSX之外，其他4个任务都不需要全部数据都拿来训练，经过测试，只需要随机选1万个训练样本训练一个epoch即可训练到最优效果（更多样本更少样本效果都变差）。

中文效果 #

SimCSE的所有中文实验结果如下：
$$\small{\begin{array}{l|ccccc}
\hline
& \text{ATEC} & \text{BQ} & \text{LCQMC} & \text{PAWSX} & \text{STS-B} \\
\hline
\text{BERT}\text{-P1} & 16.59 / 20.61 / \color{green}{33.14} & 29.35 / 25.76 / \color{green}{50.67} & 41.71 / 48.92 / \color{green}{69.99} & 15.15 / 17.03 / \color{red}{12.95} & 34.65 / 61.19 / \color{green}{69.04} \\
\text{BERT}\text{-P2} & 9.46 / 22.16 / \color{green}{25.18} & 16.97 / 18.97 / \color{green}{41.19} & 28.42 / 49.61 / \color{green}{56.45} & 13.93 / 16.08 / \color{red}{12.46} & 21.66 / 60.75 / \color{red}{57.63} \\
\text{BERT}\text{-P3} & 20.79 / 18.27 / \color{green}{32.89} & 33.08 / 22.58 / \color{green}{49.58} & 59.22 / 60.12 / \color{green}{71.83} & 16.68 / 18.37 / \color{red}{14.47} & 57.48 / 63.97 / \color{green}{70.08} \\
\text{BERT}\text{-P4} & 24.51 / 27.00 / \color{green}{31.96} & 38.81 / 32.29 / \color{green}{48.40} & 64.75 / 64.75 / \color{green}{71.49} & 15.12 / 17.80 / \color{red}{16.01} & 61.66 / 69.45 / \color{green}{70.03} \\
\hline
\text{RoBERTa}\text{-P1} & 24.61 / 29.59 / \color{green}{32.23} & 40.54 / 28.95 / \color{green}{50.61} & 70.55 / 70.82 / \color{green}{74.22} & 16.23 / 17.99 / \color{red}{12.25} & 66.91 / 69.19 / \color{green}{71.13} \\
\text{RoBERTa}\text{-P2} & 20.61 / 28.91 / \color{red}{20.07} & 31.14 / 27.48 / \color{green}{39.92} & 65.43 / 70.62 / \color{red}{62.65} & 15.71 / 17.30 / \color{red}{12.00} & 59.50 / 70.77 / \color{red}{61.49} \\
\text{RoBERTa}\text{-P3} & 26.94 / 29.94 / \color{green}{32.66} & 40.71 / 30.95 / \color{green}{51.03} & 66.80 / 68.00 / \color{green}{73.15} & 16.08 / 19.01 / \color{red}{16.47} & 61.67 / 66.19 / \color{green}{70.14} \\
\text{RoBERTa}\text{-P4} & 27.94 / 28.33 / \color{green}{32.40} & 43.09 / 33.49 / \color{green}{49.78} & 68.43 / 67.86 / \color{green}{72.74} & 15.02 / 17.91 / \color{red}{16.39} & 64.09 / 69.74 / \color{green}{70.11} \\
\hline
\text{NEZHA}\text{-P1} & 17.39 / 18.83 / \color{green}{32.14} & 29.63 / 21.94 / \color{green}{46.08} & 40.60 / 50.52 / \color{green}{60.38} & 14.90 / 18.15 / \color{red}{16.60} & 35.84 / 60.84 / \color{green}{68.50} \\
\text{NEZHA}\text{-P2} & 10.96 / 23.08 / \color{red}{15.70} & 17.38 / 28.81 / \color{green}{32.20} & 22.66 / 49.12 / \color{red}{21.07} & 13.45 / 18.05 / \color{red}{12.68} & 21.16 / 60.11 / \color{red}{43.35} \\
\text{NEZHA}\text{-P3} & 23.70 / 21.93 / \color{green}{31.47} & 35.44 / 22.44 / \color{green}{46.69} & 60.94 / 62.10 / \color{green}{69.65} & 18.35 / 21.72 / \color{red}{18.17} & 60.35 / 68.57 / \color{green}{70.68} \\
\text{NEZHA}\text{-P4} & 27.72 / 25.31 / \color{green}{30.26} & 44.18 / 31.47 / \color{green}{46.57} & 65.16 / 66.68 / \color{green}{67.21} & 13.98 / 16.66 / \color{red}{14.41} & 61.94 / 69.55 / \color{red}{68.18} \\
\hline
\text{WoBERT}\text{-P1} & 23.88 / 22.45 / \color{green}{32.66} & 43.08 / 32.52 / \color{green}{49.13} & 68.56 / 67.89 / \color{green}{72.99} & 18.15 / 19.92 / \color{red}{12.36} & 64.12 / 66.53 / \color{green}{70.00} \\
\text{WoBERT}\text{-P2} & \text{-} & \text{-} & \text{-} & \text{-} & \text{-} \\
\text{WoBERT}\text{-P3} & 24.62 / 22.74 / \color{green}{34.03} & 40.64 / 28.12 / \color{green}{49.77} & 64.89 / 65.22 / \color{green}{72.44} & 16.83 / 20.56 / \color{red}{14.55} & 59.43 / 66.57 / \color{green}{70.96} \\
\text{WoBERT}\text{-P4} & 25.97 / 27.24 / \color{green}{33.67} & 42.37 / 32.34 / \color{green}{49.09} & 66.53 / 65.62 / \color{green}{71.74} & 15.54 / 18.85 / \color{red}{14.00} & 61.37 / 68.11 / \color{green}{70.00} \\
\hline
\text{RoFormer}\text{-P1} & 24.29 / 26.04 / \color{green}{32.33} & 41.91 / 28.13 / \color{green}{49.13} & 64.87 / 60.92 / \color{green}{71.61} & 20.15 / 23.08 / \color{red}{15.25} & 59.91 / 66.96 / \color{green}{69.45} \\
\text{RoFormer}\text{-P2} & \text{-} & \text{-} & \text{-} & \text{-} & \text{-} \\
\text{RoFormer}\text{-P3} & 24.09 / 28.51 / \color{green}{34.23} & 39.09 / 34.92 / \color{green}{50.01} & 63.55 / 63.85 / \color{green}{72.01} & 16.53 / 18.43 / \color{red}{15.25} & 58.98 / 55.30 / \color{green}{71.44} \\
\text{RoFormer}\text{-P4} & 25.92 / 27.38 / \color{green}{34.10} & 41.75 / 32.36 / \color{green}{49.58} & 66.18 / 65.45 / \color{green}{71.84} & 15.30 / 18.36 / \color{red}{15.17} & 61.40 / 68.02 / \color{green}{71.40} \\
\hline
\text{SimBERT}\text{-P1} & 38.50 / 23.64 / \color{green}{36.98} & 48.54 / 31.78 / \color{green}{51.47} & 76.23 / 75.05 / \color{red}{74.87} & 15.10 / 18.49 / \color{red}{12.66} & 74.14 / 73.37 / \color{green}{75.12} \\
\text{SimBERT}\text{-P2} & 38.93 / 27.06 / \color{green}{37.00} & 49.93 / 35.38 / \color{green}{50.33} & 75.56 / 73.45 / \color{red}{72.61} & 14.52 / 18.51 / \color{green}{19.72} & 73.18 / 73.43 / \color{green}{75.13} \\
\text{SimBERT}\text{-P3} & 36.50 / 31.32 / \color{green}{37.81} & 45.78 / 29.17 / \color{green}{51.24} & 74.42 / 73.79 / \color{green}{73.85} & 15.33 / 18.39 / \color{red}{12.48} & 67.31 / 70.70 / \color{green}{73.18} \\
\text{SimBERT}\text{-P4} & 33.53 / 29.04 / \color{green}{36.93} & 45.28 / 34.70 / \color{green}{50.09} & 73.20 / 71.22 / \color{green}{73.42} & 14.16 / 17.32 / \color{red}{16.59} & 66.98 / 70.55 / \color{green}{72.64} \\
\hline
\text{SimBERT}_{\text{small}}\text{-P1} & 30.68 / 27.56 / \color{green}{31.16} & 43.41 / 30.89 / \color{green}{44.80} & 74.73 / 73.21 / \color{green}{74.32} & 15.89 / 17.96 / \color{red}{14.69} & 70.54 / 71.39 / \color{red}{69.85} \\
\text{SimBERT}_{\text{small}}\text{-P2} & 31.00 / 29.14 / \color{green}{30.76} & 43.76 / 36.86 / \color{green}{45.50} & 74.21 / 73.14 / \color{green}{74.55} & 16.17 / 18.12 / \color{red}{15.18} & 70.10 / 71.40 / \color{red}{69.18} \\
\text{SimBERT}_{\text{small}}\text{-P3} & 30.03 / 21.24 / \color{green}{30.07} & 43.72 / 31.69 / \color{green}{44.27} & 72.12 / 70.27 / \color{green}{71.21} & 16.93 / 21.68 / \color{red}{12.10} & 66.55 / 66.11 / \color{red}{64.95} \\
\text{SimBERT}_{\text{small}}\text{-P4} & 29.52 / 28.41 / \color{green}{28.56} & 43.52 / 36.56 / \color{green}{43.38} & 70.33 / 68.75 / \color{red}{68.35} & 15.39 / 21.57 / \color{red}{14.47} & 64.73 / 68.12 / \color{red}{63.23} \\
\hline
\text{SimBERT}_{\text{tiny}}\text{-P1} & 30.51 / 24.67 / \color{green}{30.04} & 44.25 / 31.75 / \color{green}{43.89} & 74.27 / 72.25 / \color{green}{73.47} & 16.01 / 18.07 / \color{red}{12.51} & 70.11 / 66.39 / \color{green}{70.11} \\
\text{SimBERT}_{\text{tiny}}\text{-P2} & 30.01 / 27.66 / \color{green}{29.37} & 44.47 / 37.33 / \color{green}{44.04} & 73.98 / 72.31 / \color{green}{72.93} & 16.55 / 18.15 / \color{red}{13.73} & 70.35 / 70.88 / \color{red}{69.63} \\
\text{SimBERT}_{\text{tiny}}\text{-P3} & 28.47 / 19.68 / \color{green}{28.08} & 42.04 / 29.49 / \color{green}{41.21} & 69.16 / 66.99 / \color{green}{69.85} & 16.18 / 20.11 / \color{red}{12.21} & 64.41 / 66.72 / \color{red}{64.62} \\
\text{SimBERT}_{\text{tiny}}\text{-P4} & 27.77 / 27.67 / \color{red}{26.25} & 41.76 / 37.02 / \color{green}{41.62} & 67.55 / 65.66 / \color{green}{67.34} & 15.06 / 20.49 / \color{red}{13.87} & 62.92 / 66.77 / \color{red}{60.80} \\
\hline
\end{array}}$$

其中每个单元的数据是“a/b/c”的形式，a是不加任何处理的原始结果，b是BERT-whitening的结果（没有降维），c则是SimCSE的结果，如果c > b，那么c显示为绿色，否则为红色，也就是说绿色越多，说明SimCSE比BERT-whitening好得越多。关于其他实验细节，可以看原代码以及《无监督语义相似度哪家强？我们做了个比较全面的评测》。

注意由于又有Dropout，训练时又是随机采样1万个样本，因此结果具有一定的随机性，重跑代码指标肯定会有波动，请读者知悉。

一些结论 #

从实验结果可以看出，除了PAWSX这个“异类”外，SimCSE相比BERT-whitening确实有压倒性优势，有些任务还能好10个点以上，在BQ上SimCSE还比有监督训练过的SimBERT要好，而且像SimBERT这种已经经过监督训练的模型还能获得进一步的提升，这些都说明确实强大。（至于PAWSX为什么“异”，文章《无监督语义相似度哪家强？我们做了个比较全面的评测》已经做过简单分析。）

同时，我们还可以看出在SimCSE之下，在BERT-flow和BERT-whitening中表现较好的first-last-avg这种Pooling方式已经没有任何优势了，反而较好的是直接取[CLS]向量，但让人意外的是，Pooler（取[CLS]的基础上再加个Dense）的表现又比较差，真让人迷惘～

由于BERT-whiteing只是一个线性变换，所以笔者还实验了单靠SimCSE是否能复现这个线性变换的效果。具体来说，就是固定Encoder的权重，然后接一个不加激活函数的Dense层，然后以SimCSE为目标，只训练最后接的Dense层。结果发现这种情况下的SimCSE并不如BERT-whitening。那就意味着，SimCSE要有效必须要把Encoder微调才行，同时也说明BERT-whitening可能包含了SimCSE所没有东西的，也许两者以某种方式进行结合会取得更好的效果（构思中...）。

相关工作 #

简单调研了一下，发现“自己与自己做正样本”这个思想的工作，最近都出现好几篇论文了，除了SimCSE之外，还有《Augmented SBERT: Data Augmentation Method for Improving Bi-Encoders for Pairwise Sentence Scoring Tasks》、《Semantic Re-tuning with Contrastive Tension》都是极度相似的。其实类似的idea笔者也想过，只不过没想到真的能work（就没去做实验了），也没想到关键点是Dropout，看来还是得多多实验啊～

本文小结 #

本文分享了笔者在SimCSE上的中文实验，结果表明不少任务上SimCSE确实相当优秀，能明显优于BERT-whiteining。

转载到请包括本文地址：https://kexue.fm/archives/8348

更详细的转载事宜请参考：《科学空间FAQ》

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