别再无脑wwm了！在下游任务中不一定有效！
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋
作者：python
近几年来，整词遮掩（whole word masking, wwm）作为一种（几乎）不增加计算量，却能大大提升模型表现的方法，被广泛地运用在预训练语言模型中，以促进粗粒度语义的整体建模[1]。
然而，这种方法真的是通用的么？
论文作者认为，中文里词是一个组合单元，而非英文中的独立单元。因此，对中文的整词遮掩预训练并非天然有效的。论文作者在中文语法改错任务上做了实验。结果表明，在字级别纠错任务上，wwm效果反而不如逐字遮掩效果好。而在整体任务效果上，将逐字遮掩与整词遮掩结合表现更佳。
该论文为复旦自然语言处理组与腾讯AI lab的工作，发表于ACL 2022 findings.
论文题目：
"Is Whole Word Masking Always Better for Chinese BERT?": Probing on Chinese Grammatical Error Correction
论文链接：
（ACL Findings 2022）
https://arxiv.org/abs/2203.00286v2
背景
掩码语言模型与整词遮掩
掩码语言模型是预训练模型中的一个常用的自监督任务。通过遮掩部分输入内容，让模型预测还原的方式，增强模型的语言建模能力。
而整词遮掩方法，利用中文分词的结果，在掩码预测时以词为单位进行遮掩，可以提高对粗粒度语义的建模能力。如下图所示，original masking只遮掩的“模”，模型可以很容易地利用输入的“型”来预测被遮掩的内容，从而减低语言模型建模难度。而WWM（whole word masking）将“模型”两字均遮掩掉，可以促进模型整体建模这个词汇，促进长距离依赖的建模。
语法改错任务
论文在中文语法改错任务上展开了任务探索。具体而言，可以分为替换和插入两个任务。如下图所示。替换任务中，给定句子和需要替换的语段，模型生成替换内容以构成通顺语句；插入任务中，给定句子，插入点与插入长度，模型生成插入内容以形成通顺的语句。
实验结果
实验结果如下图所示。其中，Ours的三个模型是该论文作者自己从头预训练的三个模型，用以公平比较。-clm仅使用字级别掩码预测，-wwm使用整词掩码预测，-clm-wwm同时使用两种掩码预测方式。
从中可以看出，在长度为1时，即对单字进行补充或替换，clm具有明显的优势。而随着需要替换的长度增加，wwm的优势更为明显。整体而言，看average的结果，clm和wwm同时使用可以取得更好的表现。
而在下游任务上的实验表明，同时使用clm与wwm，在几种预训练设置下，都能在下游任务上取得和wwm相当的表现。
总结
整体而言，这篇文章其实比较tricky。选择语法改错中按字插入、替换这种任务，字级别语言建模任务自然可以取得更好的表现。因为字级别遮掩能够促进模型建模词内的依赖关系。
这种因地制宜，因材炼丹的思想是有价值的。在做具体任务的时候，必然要考虑具体任务的特点。不会有一种方法简单有效又能通吃所有任务的。
当然，因地制宜选择预训练任务肯定是最合适的，但如果拿不准的话，wwm+clm可能是一种更稳妥的选择。
类似的思想，还有一些字词多粒度预训练语言模型，如AMBERT[2]，LatticeBERT[3]等，通过在预训练输入中将字词同时考虑进去，以提升下游任务表现。
参考文献：
[1] Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, and Guoping Hu. 2019. Pre-training with whole word masking for chinese bert. arXiv preprint arXiv:1906.08101.
[2] Xinsong Zhang and Hang Li. 2020. Ambert: A pre- trained language model with multi-grained tokeniza- tion. arXiv preprint arXiv:2008.11869.
[3] Yuxuan Lai, Yijia Liu, Yansong Feng, Songfang Huang, and Dongyan Zhao. 2021. Lattice-bert: Leveraging multi-granularity representations in chi- nese pre-trained language models. arXiv preprint arXiv:2104.07204.
