基于Transformer模型的局部特征关注

Question

使用BERT模型解决NLP分类问题时，发现以下情况容易分类错误：

（其他文本），一号开关分闸，（其他文本），一号开关合闸，（其他文本）

总体而言应当认为该文本是一个合闸动作，因为合闸在后，但是有会被识别成分闸动作。
有没有什么办法可以让注意力机制更关注于后面的文本。希望有相关的文献或者方向可以学习。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对基于BERT模型在处理特定序列任务中遇到的问题，特别是当模型倾向于关注文本早期部分而忽视后期关键信息时，可以通过调整模型结构或训练策略来优化注意力机制。以下是一些可能的解决方案：

1. Positional Encoding Adjustments

在Transformer模型中，位置编码(Positional Encoding)用于提供词序信息。对于长文本，可以尝试修改位置编码，使其在计算注意力权重时给予更靠后的词更多权重。例如，可以采用一种非线性的位置编码函数，使得距离结尾越近的词，其位置编码的权重越大。

2. Masked Attention

在标准的Transformer模型中，每个位置的词可以关注到序列中的所有其他词。通过引入masking机制，可以控制哪些位置的词可以被关注。例如，在你的场景中，可以设计一个mask，使得模型在预测时更倾向于关注后续的词而不是之前的词。这可以通过在注意力计算中加入一个mask矩阵实现，该矩阵根据需要突出显示的部分动态调整。

3. 双向与单向结合的Transformer

通常，BERT是基于双向Transformer，它同时考虑前后文信息。但在这个特定情况下，可以考虑使用一个前向Transformer（只看前面的词）和一个后向Transformer（只看后面的词），然后将两者的结果结合起来。这样，后向Transformer可以专门关注后续的信息，从而有助于捕捉到“一号开关合闸”的重要性。

4. Hierarchical Attention

构建一个多层注意力机制，其中一层专门用于处理局部特征，而另一层则关注全局信息。这可以通过在模型中添加额外的注意力层来实现，该层专门用于捕捉句子级别的上下文关系，而不仅仅是单词级别的关系。

5. Fine-tuning with Specific Objectives

在预训练之后，对模型进行微调(fine-tuning)，并设计一个目标函数，鼓励模型更加关注文本的后半部分。例如，可以设计一个损失函数，当模型错误地优先考虑了文本的前半部分时，给予更高的惩罚。

实现示例

下面是一个使用PyTorch实现上述方案中“Masked Attention”的基本代码框架：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "（其他文本），一号开关分闸，（其他文本），一号开关合闸，（其他文本）"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 创建mask矩阵
attention_mask = inputs['attention_mask'].clone()
# 假设我们想让模型更多关注后半段
attention_mask[:, :len(text)//2] = 0

outputs = model(**inputs, attention_mask=attention_mask)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

文献建议

• "Attention is All You Need" - 这是Transformer模型的原始论文，详细介绍了注意力机制的工作原理。
• "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" - BERT模型的介绍，可以从中了解如何利用预训练模型进行微调以适应特定任务。

通过这些方法的实施和调整，可以有效提升模型在处理此类序列问题时的表现，使其更加关注文本的后半部分，从而改善分类准确性。