亚马逊提出无监督虚拟增强句子表征学习框架，效果超越SimCSE

©作者 | 林亿

单位 | 科大讯飞AI研究院

研究方向 | 对话系统

前言 

半年前 SimCSE 两次 dropout 的操作刷爆朋友圈，对比学习相关论文也席卷各大顶会顶刊；上次也总结了 ACL 2021 的一些对比学习文章。最近组内论文分享有同事分享了一篇亚马逊的工作，觉得还蛮有意思，效果也甚好。

论文标题：

Virtual Augmentation Supported Contrastive Learning of Sentence Representations

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2110.08552

进入正题

首先思考一下，SimCSE 虽然操作简单，这其实意味着它还有很多的可操作空间，比如——如何进一步加大对困难样本信息的挖掘，从而进一步提升网络的性能。

这个道理就像考试，简单的题目大家都会，所以所有大家随便考考都可以考到 90 分，但是 90-100 分这个区间，就要考验大家对困难题目的理解了；如果我们平时学习一直反复写简单题目，忽略了难题的练习，那肯定是没办法在 90 分的基础上再多考几分的。

想让模型多见一些困难样本，有两种方式：

第一种方式 就是充分挖掘现在的数据集，找出现在数据集内的困难样本，然后通过加大这些样本的权重或者出现的比例，强迫模型多关注这些难题，比如 SimCSE 内利用温度 τ 来控制对困难样本的关注度：

1. 分子是原始 case 两次 dropout 输出，其相似度一定较大，无太大随机性，即熵值较为固定；

2. 分母中包含一堆负样本，包括简单样本，困难样本等，不确定性高，熵值大；

3. 分母中困难样本定义为：其明明是负样本，其和原始 case 相似度却很大；那么分母一定是更关注困难样本，因为简单样本 loss 低；

4. 所以当 τ>1，相当于降低对困难样本的关注度，当 τ<1，则进一步扩大困难样本比重，更加关注困难样本。

比如简单负样本和原句相似度 0.1，困难样本和原句相似度 0.6，除以 τ=0.2 后，差距进一步扩大，模型会更关注困难样本；

或者利用方差等方式手动挑出来比较困难的样本，反复多加入几次迭代过程，具体在这里就不赘述了。

另一种方式就是创造更多的困难样本，常见的方式一般是人为分析数据后进行手工添加，可以配合一些仿射变换，如同义词替换、回译等；那么能不能像第一种方式那样，在训练过程中，让网络自己想办法去创建一些困难样本呢？

好了，本文的主角终于来了—— VaSCL，其会在网络训练的过程中自动创造一些虚拟的困难样本，为什么说是虚拟的，自然也是和 SimCSE 那样直接 dropout 出来的一堆“数据分布”一样，毫无章法且不讲道理但... 有效！

VaSCL 是怎么做的？

首先还是和 SimCSE 一样，一个 case 两次 dropout，然后最小化自身两次 dropout 的距离，并推远与其它样本的距离；即，SimCSE 原 loss 全部保留。

剩下就是怎么找出来困难样本。

1. 假设 batch 为 32，我们需要找出第一句话的困难样本，因为是无监督模型，除了第一句话自身，其余所有 case 都是负样本，那么模型输出特征向量和第一句话越相似的，其就越可能是第一句话的困难样本是吧？我们首先定义一个 k，在每个 batch 中找到每句话输出特征向量最近的 k 句话，后文称为这句话的 k 领域，后面就用这 k 句话创建第一句话的虚拟困难样本。

2. 假设第一句话经过模型输出的特征向量是 e，随便搞一个高斯白噪声 α，加上去，得到一个新的特征向量 e+α，理论上来说，这个新的特征向量和第一句话的意思应该还是相近的，因为是高斯白噪声，其不会对原始向量数据分布产生太大影响，这个过程大概可以模拟成这样：

e = e + np.random.standard_normal(y.shape) * 0.01

如果是给一张图片加上高斯白噪声，基本是看不出什么变化的。仔细看一下这个高斯白噪声的代码，好好想想，理论上按照这个公式，高斯白噪声一定不应该对原句的语义产生太大影响。

当然，实际上我们不是随便乱加一个高斯白噪声，我们期待我们有很多的高斯白噪声，然后再其中选取一个最优的高斯白噪声，可以使得第一句话加上这个噪声以后，即 e+α 和原来的特征向量 e，最远，但是第一句话 k 领域内的所有负样本加上这个噪声 α 后都和原句 e 更靠近了，这样的一个高斯白噪声可谓是坏事干尽了，迷惑性贼大！

所以当原句 e 加上这个最优的噪声 α，就得到了一个很强的困难样本！

这里有个问题，这个候选高斯白噪声集合哪里来，文章没有交代，理论上我们随机生成若干个作为备选，或者预设一个数值，每次训练过程中随机生成这么多个，再或者直接把这个噪声当成可训练参数或许也可以（但是按照原文的意思，似乎没有把这个 α 当成可训练参数）；不过都是小问题，个人比较倾向在训练前指定数值 n。

3. 训练过程中 batch 中每句话的 loss：

首先保持 SimCSE 的损失：

• 每句话的两次 dropout 靠近

• 每句话和别的句子 dropout 拉远

然后是虚拟困难样本损失：按 2 的规则在高斯白噪声集里面找到一个最优的噪声 α，每句话加上其最优噪声得到这句话的虚拟困难样本，这句话的 k 领域内负样本也加上这句话的最优噪声，得到这句话 k 领域的虚拟困难负样本；

• 原句和其虚拟困难样本拉近

• 原句/原句虚拟困难强样本分别与 k 领域内负样本 /k 领域虚拟困难负样本拉远

作者没有开源，但是其实按照 SimCSE 实际实现起来应该差不多，难度不大。

效果

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