论文赏析[NAACL19]一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器(一）

介绍

这篇论文主要是在之前的那篇论文

Constituent Parsing as Sequence Labelinggodweiyang.com

基础上解决了如下三个问题：

• 太长的短语预测错误率高。
  
• 输出空间太大导致label稀疏性。
  
• 贪心解码导致的错误传播。
  

本文提出的解决方法分别是：

• 采用融合了相对编码和绝对编码的动态编码。
  
• 将预测任务分解为多个子任务。
  
• 采用辅助任务和策略梯度。
  

三大问题以及解决方法

过长短语预测的高错误率

由下面这张图可以看出，当 太小时，准确率就会大幅下降。这个问题主要体现在过长短语的闭合上，右括号的预测尤其困难。其实这也跟数据稀疏性有很大关系，训练集中过长短语毕竟占少数。

解决方法就是采用动态编码，如下图所示：

第一行是相对值编码，第二行是绝对值编码，之前文章都已经解释过了。第三行是结合了上面两种编码的动态编码，具体取值情况是大多数时候都还采用相对值编码，因为毕竟相对值编码空间比较小，可以适当缓解数据稀疏性。但是当满足如下两种情况的时候，就采用绝对值编码：

• 绝对值 ，也就是说CA的个数不能超过3个，这样也是为了降低数据的稀疏性。
• 相对值 ，也就是说将上图中准确率比较低的那些负数值全部用绝对值替代了，在句法树中表现为 所在的子树比 低两层以上。

输出空间太大导致label稀疏性

这个问题主要是由于三元组 太稀疏了导致的。假设 ，那么这个三元组的状态空间是 ，可以通过将三元组分解为三个不同的子任务将复杂度降低为 。最后的损失函数定义为三个子任务的损失之和：

具体实现上，可以将任务 U 的输出给任务 N 和 C 作为输入。

贪心解码导致的错误传播

这个问题在基于贪心的方法中基本都存在，也就是所谓的一步错步步错，这里主要提出了两种解决方法。

辅助任务 辅助任务主要就是用来帮助主任务学习到一些不太容易学到的信息。这里才用了两个辅助任务，一个是在预测 的同时再预测一个 ，这样就能往后多预测一步，适当的减少了贪心的影响。另一个方法就是将之前博客写到的句法距离（syntactic distances）加入到模型中一起预测：

对于不同的辅助任务，最后将他们的损失求和加到最终的损失函数中去：

策略梯度 这个方法可以从全局的角度来对模型进行优化。假设模型在 t 时刻的状态为 ，输出标签为 ，那么模型选择 的概率定义为策略 ，模型最终可以获得的奖励为 ，定义为句法树的F1值。

定义句法树的概率为每一步决策的概率之积：

所以模型最终就是要最大化如下的奖励：

按照梯度上升的方向更新参数 ，求梯度可得：

将 代入可得：

其中 是根据分布 p 采样出来的 n 棵句法树的奖励。

具体实现的时候有好几个小Tips。

第一个就是要将奖励减去一个baseline，这里定义为模型直接根据贪心求得的句法树的F1值：

这么做的目的就是为了让奖励有正有负，不然全部都是正数的话，因为采样不可能全部采样到，可能会导致高概率的样本概率越来越高，而没有采样到的低概率样本可能奖励非常高，却因此概率越来越低。

第二个Tip就是加入熵作为正则项：

目的就是使概率尽量不要太小，不然的话采样数不够的话就有可能造成采样不到小概率的样本。

还有就是给策略加入噪声：

目的同样是加大概率，防止概率太接近于0，当然这个可加可不加。。。