引言
bert[1]提出来后打开了迁移学习的大门，首先通过无监督的语料训练通用的语言模型，然后基于自己的语料微调(finetune)模型来达到不同的业务需求。我们知道bert可以支持的最大token长度为512，如果最大长度超过512，该怎么样处理呢？下面这边论文提供一种简单有效的解决思路。
Simple Applications of BERT for Ad Hoc Document Retrieval
201903发表
1. 摘要
bert大招很好用，但是其最大长度为512以及其性能这两个缺点给我们的线上部署提出了挑战。我们在做document级别的召回的时候，其文本长度远超bert可以处理的长度，本文提出了一种简单并且有效的解决思路。将长的document分解成多个短的句子，每个句子在bert上独立推断，然后将这些句子的得分聚合得到document的得分。
2. 论文细节以及实验结果
2.1 长文本匹配解决思路
作者先以短文本匹配任务-社交媒体的帖子来做召回实验，通过query来召回相关的帖子，一般帖子的长度是较短的文本，在bert可以处理的范围内。实验的评价指标为两个平均召回(AP)和top30的召回率(P30)，下表是最近的深度模型在这个数据集上的结果。
我觉得上述实验数据主要说一点：
bert在短文本匹配类型的任务上效果很好，性能SOTA
长文本的docment匹配一般解决方法：
- 直接截断，取top长度，丢失了后面的数据；
- 片段级递归机制，解决长文本依赖，如Transformer-XL[2]，一定程度上可以解决长依赖问题（看递归长度），但模型稍复杂；
- 基于抽取模型，抽取长文本docment的关键句子作为doc的摘要，然后基于此摘要进行匹配模型训练，这样只考虑了摘要，没有考虑其他句子，比较片面；
- 将长文本划分为多个短句子，选择匹配度最高的来做匹配，同样没有考虑其他句子。
本文的方法
针对新闻语料的长文本召回问题，本文首先利用NLTK工具将长文本分为短的句子，不同于考虑最匹配的句子，本文考虑top n个句子。最终长文本docment的匹配得分计算公司如下：
其中Sdoc是原始的长文本得分（文本得分），例如BM25得分，Si表示第i个top的基于bert句子的匹配得分（语义得分），其中参数a的参数范围[0,1]，w1的值为1，wi参数范围[0,1]，基于gridsearch去调参，获得一个比较好的性能。
2.2 实验结果
finetune的数据
我们的原始的微调数据是查询query和长文本document的关系，而我们将长文本拆分为n个短句子后，不是所有的句子和当前的query是强相关的（正样本），因此我们不能简单依赖现在的长文本数据了。本论文的解决方法是基于外部语料，基于QA或者Microblog数据，首先bert基于通用的无监督语料学习到了词语以及句子的表征，所以基于少量的数据微调也可以获得较好的效果，因此本文选择外部相关的语料进行微调。具体效果如下表，我们发现长文本的匹配基于本文的方法可以取得比较好的效果。
3. 总结与问题
总结
- 本文提出一种加权的短句子得分方法来解决长文本匹配得分问题；
- 该方法在该论文实验数据集上可以取得SOTA的效果，方法简单有效；
思考
- 论文中微调的数据使用外部数据，微调的模型没有很好拟合当前的数据，是不是可以从分割的短句子中进行正负样本的采样，这样微调的数据也是从长文本中得出；
- 论文中如果选取的top n，如果n过大的话，调参有点复杂，n过大感觉可以取top3调参，然后后面平均。
参考文献
Simple Applications of BERT for Ad Hoc Document Retrieval
