NLP 中的Mask全解

NLP 中的Mask全解

Mask 在NLP中是一个很常规的操作,也有多种应用的场景和形式,下面尝试从以下几个方面去全(用了夸张的修辞手法)解Mask,并尽可能地辅以图片说明和代码解释:

  • Mask的作用:
    • 处理非定长序列
      • RNN中的Mask
      • Attention中Mask
    • 防止标签泄露
      • Transformer中的Mask
      • BERT中的Mask
      • XLNet中的Mask

Mask的作用

对于NLP中mask的作用,先上结论:

1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等
2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet中的mask矩阵等
PS:padding mask 和 sequence mask非官方命名

处理非定长序列

在NLP中,文本一般是不定长的,所以在进行 batch训练之前,要先进行长度的统一,过长的句子可以通过truncating 截断到固定的长度,过短的句子可以通过 padding 增加到固定的长度,但是 padding 对应的字符只是为了统一长度,并没有实际的价值,因此希望在之后的计算中屏蔽它们,这时候就需要 Mask。

图片参考

上图为中文场景下,一个 batch=5 的,以字为单位的输入矩阵(也可以在分词后以词为单位)和 mask 矩阵,左图已经将文本 padding 到统一长度了,右图中的1表示有效字,0代表无效字。

RNN中的Mask

对于RNN等模型,本身是可以直接处理不定长数据的,因此它不需要提前告知 sequence length,如下是pytorch下的LSTM定义:

nn.LSTM(input_size, hidden_size, *args, **kwargs)

但是在实践中,为了 batch 训练,一般会把不定长的序列 padding 到相同长度,再用 mask 去区分非 padding 部分和 padding 部分。

区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子,而不会处理无用的 padding 部分,这样RNN的输出和隐状态都会是对应句子实际的最后一位。另外,对于token级别的任务,也可以通过mask去忽略 padding 部分对应的loss。

不过,在 pytorch 中,对 mask 的具体实现形式不是mask矩阵,而是通过一个句子长度列表来实现的,但本质一样。实现如下,sentence_lens 表示的是这个batch中每一个句子的实际长度。参考

embed_input_x_packed = pack_padded_sequence(embed_input_x, sentence_lens, batch_first=True)
encoder_outputs_packed, (h_last, c_last) = self.lstm(embed_input_x_packed)
encoder_outputs, _ = pad_packed_sequence(encoder_outputs_packed, batch_first=True)

btw,在 pytorch 的 Embedding 和 Loss 中也有对 padding 值的设置:

# padding_idx (int, optional): If given, pads the output with the embedding vector at 
# `padding_idx` (initialized to zeros) whenever it encounters the index.
embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0)

# ignore_index (int, optional): Specifies a target value that is ignored
# and does not contribute to the input gradient.
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)

Attention中Mask

在 Attention 机制中,同样需要忽略 padding 部分的影响,这里以transformer encoder中的self-attention为例:

self-attention中,Q和K在点积之后,需要先经过mask再进行softmax,因此,对于要屏蔽的部分,mask之后的输出需要为负无穷,这样softmax之后输出才为0。

图片参考

def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
    "Compute 'Scaled Dot Product Attention'"
    d_k = query.size(-1)
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) \
             / math.sqrt(d_k)
    if mask is not None:
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) # mask步骤,用 -1e9 代表负无穷
    p_attn = F.softmax(scores, dim = -1)
    if dropout is not None:
        p_attn = dropout(p_attn)
    return torch.matmul(p_attn, value), p_attn

代码参考

PS:上述两个参考都是非常好的 transformer 介绍文章,参考1,图片与文字相得益彰,参考2,代码与讲解相辅相成。


防止标签泄露

在语言模型中,常常需要从上一个词预测下一个词,但如果要在LM中应用 self attention 或者是同时使用上下文的信息,要想不泄露要预测的标签信息,就需要 mask 来“遮盖”它。不同的mask方式,也对应了一篇篇的paper,这里选取典型的几个。

Transformer中的Mask

Transformer 是包括 Encoder和 Decoder的,Encoder中 self-attention 的 padding mask 如上,而 Decoder 还需要防止标签泄露,即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息,因此在上述 padding mask的基础上,还要加上 sequence mask。

sequence mask 一般是通过生成一个上三角矩阵来实现的,上三角区域对应要mask的部分。

在Transformer 的 Decoder中,先不考虑 padding mask,一个包括四个词的句子[A,B,C,D]在计算了相似度scores之后,得到下面第一幅图,将scores的上三角区域mask掉,即替换为负无穷,再做softmax得到第三幅图。这样,比如输入 B 在self-attention之后,也只和A,B有关,而与后序信息无关。

因为在softmax之后的加权平均中: B' = 0.48*A+0.52*B,而 C,D 对 B'不做贡献。

图片参考

实际应用中,Decoder 需要结合 padding mask 和 sequence mask,下面在pytorch框架下以一个很简化的例子展示 Transformer 中 的两种 Mask。

import torch

def padding_mask(seq, pad_idx):
    return (seq != pad_idx).unsqueeze(-2)   # [B, 1, L]

def sequence_mask(seq):
    batch_size, seq_len = seq.size()
    mask = 1- torch.triu(torch.ones((seq_len, seq_len), dtype=torch.uint8),diagonal=1)
    mask = mask.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)  # [B, L, L]
    return mask

def test():
    # 以最简化的形式测试Transformer的两种mask
    seq = torch.LongTensor([[1,2,0]]) # batch_size=1, seq_len=3,padding_idx=0
    embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=3, embedding_dim=10, padding_idx=0)
    query, key = embedding(seq), embedding(seq)
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))

    mask_p = padding_mask(seq, 0)
    mask_s = sequence_mask(seq)
    mask_decoder = mask_p & mask_s # 结合 padding mask 和 sequence mask

    scores_encoder = scores.masked_fill(mask_p==0, -1e9) # 对于scores,在mask==0的位置填充
    scores_decoder = scores.masked_fill(mask_decoder==0, -1e9)

test()

对应的各mask值为:

# mask_p
[[[1 1 0]]]
# mask_s
[[[1 0 0]
  [1 1 0]
  [1 1 1]]]
# mask_decoder
[[[1 0 0]
  [1 1 0]
  [1 1 0]]]

可以看到 mask_decoder 的第三列为0 ,对应padding mask,上三角为0,对应sequence mask。

BERT中的Mask

BERT实际上是Transformer的Encoder,为了在语言模型的训练中,使用上下文信息又不泄露标签信息,采用了Masked LM,简单来说就是随机的选择序列的部分token用 [Mask] 标记代替。

这波Mask操作,思想很直接,实现很简单,效果很惊人。

BERT之后,也有不少在Mask的范围和形式上做文章的,比如:ERNIE,但大同小异,不多赘述。

而XLNet的Mask操作非常的巧(nan)妙(dong),如下。

XLNet中的Mask

XLNet通过Permutation Language Modeling实现了不在输入中加[Mask],同样可以利用上下文信息,关键的操作就是下面所示的 Attention Mask 机制。

但并不是那么好理解,要理解XLNet中的Mask,一定要先看张俊林老师的:XLNet:运行机制及和Bert的异同比较,再来看下面的内容。上图也是引自该文,这里再引用一句我认为非常关键的一段话:

在Transformer内部,通过Attention掩码,从X的输入单词里面,也就是Ti的上文和下文单词中,随机选择i-1个,放到Ti的上文位置中,把其它单词的输入通过Attention掩码隐藏掉,于是就能够达成我们期望的目标(当然这个所谓放到Ti的上文位置,只是一种形象的说法,其实在内部,就是通过Attention Mask,把其它没有被选到的单词Mask掉,不让它们在预测单词Ti的时候发生作用,如此而已。看着就类似于把这些被选中的单词放到了上文Context_before的位置了)

对于排列序列:3->2->4->1,通过 Attention Mask,在 self-attention 的加权平均计算中,以上图中的E_{2^{'}} 为例:

self-attention 计算之后Content stream中的  E_{2^{'}}= a_{2} E_2 + a_{3} E_3,其中E_2 表示第2个词对应的向量,其他同理。这样在 E_{2^{'}}中就看到了它的下文E_3,就好像是把E_3放到了它的上文位置一样,但实际顺序并没有改变。

对序列进行排列的目的是为了生成这个 Attention Mask,再加上双流注意力去解决预测歧义的问题,可以说就是Permutation Language Modeling 的全部了。

在评论中有一个非常好的问题:为什么不直接在attention掩码矩阵中只把当前的单词掩盖住来获取上下文的特征呢?直接mask住左上到右下的对角线构建双向语言模型不行吗?

XLNet实际上仍然遵循语言模型的预测模式,即从左往右依次预测,如对于排列序列:3->2->4->1,预测 2 时用到了 3 信息,预测 4 时用到了3、2信息.……因此,它本质还是需要一个上三角/下三角mask矩阵,在上图的content stream矩阵中,把第4行的左边两个红点移到第4列中去,就变成了一个三角矩阵了,和Transformer decoder中的mask矩阵一样。

那为什么要这样的三角矩阵呢?直接mask住左上到右下的对角线可以嘛?答案是不行,mask掉对角线在预测时可以不看到当前词,但是会提前看到后面的词,这样在预测后面词的时候就相当于提前发生了泄露。

另外,要提及的一点是,XLNet的从左到右和一般语言模型(如GPT)的从左到右稍微有一点区别,GPT的输入和输出是错位一个时间步的,即读入 1,2,3,然后在 3 的位置预测 4;而 XLNet 的输入和输出时间步数是相同的(这一点类似于 BERT),输入 1,2,3,4 并在 4 的位置预测 4。当然,XLNet 不会读取第 4 个时间步的单词(否则有信息泄露),仅仅利用位置 4 的 position embedding,告诉模型现在想要预测第 4 个位置,所以最终预测是用的query stream,不含当前时间步信息。这一小点参考

到这里,就是本文全部的Mask,但这肯定不是NLP中Mask的全部,但希望能帮助你去更好地理解Mask。

编辑于 10-05

文章被以下专栏收录