今天，在開源最強NLP模型BERT的TensorFlow代碼和預訓練模型的基礎上，谷歌AI團隊再次發布一個多語言模型和一個中文模型。

上周，谷歌AI團隊開源了備受關注的“最強NLP模型”BERT的TensorFlow代碼和預訓練模型，不到一天時間，收獲3000多星！

今天，谷歌再次發布BERT的多語言模型和中文模型！

BERT，全稱是BidirectionalEncoderRepresentations fromTransformers，是一種預訓練語言表示的新方法。

BERT有多強大呢？它在機器閱讀理解頂級水平測試SQuAD1.1中表現出驚人的成績：全部兩個衡量指標上全面超越人類！并且還在11種不同NLP測試中創出最佳成績，包括將GLUE基準推至80.4％（絕對改進7.6％），MultiNLI準確度達到86.7% （絕對改進率5.6％）等。

新智元近期對BERT模型作了詳細的報道和專家解讀：

NLP歷史突破！谷歌BERT模型狂破11項紀錄，全面超越人類！

狂破11項記錄，谷歌年度最強NLP論文到底強在哪里？

解讀谷歌最強NLP模型BERT：模型、數據和訓練

如果你已經知道BERT是什么，只想馬上開始使用，可以下載預訓練過的模型，幾分鐘就可以很好地完成調優。

戳這里直接使用：

https://github.com/google-research/bert/blob/master/multilingual.md

模型

目前有兩種多語言模型可供選擇。我們不打算發布更多單語言模型，但可能會在未來發布這兩種模型的BERT-Large版本：

BERT-Base, Multilingual:102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

BERT-Base, Chinese:Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

多語言模型支持的語言是維基百科上語料最大的前100種語言（泰語除外）。多語言模型也包含中文（和英文），但如果你的微調數據僅限中文，那么中文模型可能會產生更好的結果。

結果

為了評估這些系統，我們使用了XNLI dataset，它是MultiNLI的一個版本，其中dev集和test集已經（由人類）翻譯成15種語言。需要注意的是，訓練集是機器翻譯的（我們使用的是XNLI提供的翻譯，而不是Google NMT）。

以下6種主要語言的評估結果：

前兩行是XNLI baseline的結果，后三行是使用BERT的結果。

Translate Train表示MultiNLI的訓練集是從英語用機器翻譯成外語的。所以訓練和評估都是用外語完成的。遺憾的是，由于是用機器翻譯的數據進行訓練，因此無法量化較低的精度在多大程度上歸因于機器翻譯的質量，多大程度上歸因于預訓練模型的質量。

Translate Test表示XNLI測試集是從外語用機器翻譯成英語的。因此，訓練和評估都是用英語進行的。但是，由于測試評估是在機器翻譯的英語上進行的，因此準確性取決于機器翻譯系統的質量。

Zero Shot表示多語言BERT模型在英語MultiNLI上進行了微調，然后在外語XNLI測試集上進行了評估。在這種情況下，預訓練和微調的過程都不涉及機器翻譯。

請注意，英語的結果比MultiNLI baseline的84.2要差，因為這個訓練使用的是Multilingual BERT模型，而不是English-only的BERT模型。這意味著對于語料資源大的語言，多語言模型的表現不如單語言模型。但是，訓練和維護數十種單語言模型是不可行的。因此，如果你的目標是使用英語和中文以外的語言最大限度地提高性能，那么從我們的多語言模型開始，對你感興趣的語言數據進行額外的預訓練是有益的。

對于中文來說，用MultilingualBERT-Base和Chinese-onlyBERT-Base訓練的中文模型的結果比較如下：

跟英語類似，單語言模型比多語言模型好3％。

Fine-tuning 示例

多語言模型不需要任何特殊考慮或更改API。我們在tokenization.py中更新了BasicTokenizer的實現以支持漢字的tokenization，但沒有更改 tokenization API。

為了測試新模型，我們修改了run_classifier.py以添加對XNLI數據集的支持。這是MultiNLI的15種語言版本，其中dev/test 集已經經過人工翻譯的，訓練集已經經過機器翻譯。

要運行 fine-tuning 代碼，請下載XNLI dev/test set和XNLI機器翻譯的訓練集，然后將兩個.zip文件解壓縮到目錄$XNLI_DIR中。

在XNLI上運行 fine-tuning。該語言被硬編碼為run_classifier.py（默認為中文），因此如果要運行其他語言，請修改XnliProcessor。

這是一個大型數據集，因此在GPU上訓練需要花費幾個小時（在Cloud TPU上大約需要30分鐘）。要快速運行實驗以進行調試，只需將num_train_epochs設置為較小的值（如0.1）即可。

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 # or multilingual_L-12_H-768_A-12export XNLI_DIR=/path/to/xnli python run_classifier.py --task_name=XNLI --do_train=true --do_eval=true --data_dir=$XNLI_DIR --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=32 --learning_rate=5e-5 --num_train_epochs=2.0 --output_dir=/tmp/xnli_output/

使用 Chinese-only 模型，結果應該是這樣的：

***** Eval results ***** eval_accuracy = 0.774116 eval_loss = 0.83554 global_step = 24543 loss = 0.74603訓練細節

數據源和采樣

我們選擇的語言是維基百科上語料最大的前100種語言。將每種語言的整個Wikipedia轉儲數據（不包括用戶頁和討論頁）作為每種語言的訓練數據。

然而，對于特定語言，維基百科的語料大小差異很大，而在神經網絡模型中，低資源語言可能是“代表性不足”的（假設語言一定程度上在有限的模型容量中“競爭”）。

維基百科的語料大小也與該語言的使用者人數有關，而且我們也不想為了一種特定語言在很小的數據集上執行數千個epochs，造成過度擬合模型。

為了平衡這兩個因素，我們在訓練前數據創建（以及WordPiece詞匯創建）期間對數據進行了指數平滑加權。換句話說，假設一種語言的概率是P(L)，例如P(English) = 0.21，表示在將所有維基百科總合在一起之后，21％的數據是英語的。我們通過某個因子S對每個概率求冪，然后重新規范化，并從這個分布中進行采樣。

在這個示例中，我們使S = 0.7。因此，像英語這樣的高資源語言會被抽樣不足，而像冰島語這樣的低資源語言會被過度采樣。比如說，在原始分布中，英語比冰島語采樣率高1000倍，但在平滑后，英語的采樣率只高100倍。

Tokenization

對于Tokenization，我們使用110k共享的WordPiece詞匯表。單詞計數的加權方式與數據相同，因此低資源語言的加權會增大。 我們故意不使用任何標記來表示輸入語言（以便zero-shot訓練可以工作）。

因為中文沒有空白字符，所以在使用WordPiece之前，我們在CJK Unicode范圍內的每個字符周圍添加了空格。這意味著中文被有效地符號化了。請注意，CJK Unicode block僅包含漢字字符，不包括朝鮮文/韓文或日語片假名/平假名，這些與其他語言一樣使用空格+ WordPiece進行標記化。

對于所有其他語言，我們應用與英語相同的方法：（a）字母小寫+重音刪除，（b）標點符號分割，（c）空白標記化。 我們知道口音標記在某些語言中具有重要意義，但認為減少有效詞匯的好處可以彌補這一點。一般來說，BERT強大的上下文模型應該能彌補刪除重音標記而引入的歧義。

支持的語言

多語言模型支持維基百科上語料量最大的前100種語言。

但我們不得不排除的唯一一種語言是泰語，因為它是唯一一種不使用空格來劃分單詞的語言(除了漢語)，而且每個單詞的字符太多，不能使用基于字符的tokenization。