预训练模型知识增强：从词嵌入到上下文编码器

"自然语言预训练模型知识增强方法综述" 自然语言预训练模型，如BERT，已经成为现代自然语言处理（NLP）领域的基石。这些模型通过在海量非结构化文本数据上进行预训练，学习语言的一般表示，然后在特定任务上进行微调，以实现优秀性能。然而，尽管取得了显著的进步，数据驱动的预训练模型仍存在确定性和可解释性的局限性。为了克服这些局限，研究者们提出了一种策略：将知识引入预训练模型，以实现人机混合智能。 预训练模型主要分为两类：预训练词嵌入和预训练上下文编码器。预训练词嵌入，如Word2Vec和GloVe，通过学习词汇在语料库中的共现关系生成词向量，但缺乏上下文信息和深度理解。预训练上下文编码器，如BERT、RoBERTa和XLNet，利用Transformer架构捕捉单词的上下文依赖，提供更丰富的语义表示，但仍可能忽视具体领域的知识。 知识增强的方法旨在将结构化或非结构化的知识整合进预训练模型。对于预训练词嵌入，知识增强策略通常分为四个类别： 1. 词嵌入改造：直接修改词嵌入矩阵，结合外部知识库，如知识图谱，以增强词汇的表示。 2. 层次化编解码过程：引入多层处理机制，让模型能够逐步理解和整合不同层次的知识。 3. 优化注意力机制：改进注意力机制，使其能更好地关注与任务相关的知识实体或关系。 4. 引入知识记忆：在模型中构建知识库，使模型可以查询和利用相关知识。 预训练上下文编码器的知识增强方法则分为任务特定和任务通用两类： 1. 任务特定：针对特定NLP任务，如问答或推理，引入特定领域知识以提高性能。 2. 任务通用：这种方法更为普适，分为显式和隐性两种方式。显式方法直接结合知识图谱等结构化知识，而隐性方法则可能涉及在训练过程中捕获和利用无结构的背景知识。 通过这些知识增强方法，预训练模型不仅能提升在特定任务上的性能，还能增强其解释性和稳定性，从而更接近人类的理解能力。这些研究为未来的人工智能发展提供了理论和实践指导，尤其是在构建更智能、更具解释性的混合模型方面。