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之前的一篇《模型增强-从label下手》中，我们提到了通过转换label，将分类转换为NLG的方法，而由于性能没有得到增加，所以就没有继续往下做。今天看到两篇文章，思路略微相似，也让我眼前一亮，发现原来我与顶会思路这么近（误），所以总结对比一下。
Classification to NLG
对于分类任务，我们可以将其转换为一个生成任务。比如此时我们有一个样本：
"context：'「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万', label: '房产', label_id: 0"
通常我们直接预测对应的label id，而由于其也有label，所以我们可以将其转换为一个NLG任务，即：
"context：['「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万', '房产']"
即通过样本生成label对应的token。借助UniLM同时具有NLU与NLG的能力，只需要很小的改动就可以利用BERT做该任务了，对应的示意图如下：
不过当时考虑到UniLM中提到seq2seq的训练<code>不能</code>提高NLU的能力，所以当时并没有选择使用MLM来尝试，最后得到的结论是：
1.* 将分类转为生成后，性能基本一致；*
2.* 将分类与生成联合起来训练，性能与单个任务性能基本一致。*
MLM
MLM,即Masked Language Model,中文翻译又叫“掩码语言模型”，即以自监督的方式，mask 掉一部分，然后通过剩余的部分来还原被mask 掉的部分，示意图如下：
而mask的方式也有多种，如随机选择token进行mask；将token所在的整个词都mask（whole word mask）；或者将某个span内的token都mask掉（span mask）。
虽然mlm在预训练任务上已经被证明十分有效，但是通常认为mlm部分的参数是与mlm任务相关的，而通常在下游任务中我们是别的任务，所以会舍弃掉这部分参数，而只使用encoder部分。
但是论文It's Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners与Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference却告诉我们，mlm不仅有用，在few-shot场景下，通过一下简单的融合手段，性能能超过当前的明星GPT-3.
任务转换
与之前的思路类似，我们针对分类任务，不再直接对label进行预测，而是预测其label description，即将其转换为完形填空形式的任务，来预测不同label description的概率。
而如何转换成完形填空呢？也很简单，我们添加一个简单的语义通顺的描述，然后将其中与分类有关的内容mask掉即可。举个例子：
假如我们现在的任务是短文本分类，一个样本为“context：'「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万', label: '房产'”，我们添加一个统一的描述句，将其变为：
"下面是一则__相关新闻标题: 「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万",其中的空格可选的内容是所有的label description，对应的真实值是"房产"两个字，这样，我们就将分类任务转换为一个完形填空的形式。
而添加的方式也可以分为前缀、后缀两种，完整的方式：
"以下是一则__相关新闻标题: 「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万"
"「天天特价房」华庭仁和国际 3室2厅2卫仅售65万，以上是一则__相关新闻标题"
Pattern-Exploiting Training
上面我们添加的前缀/后缀句子称为<code>Pattern</code>, 而label description可以有多种方式，比如，对于“房产”这个label，我们也可以用“地产”来表达，对于“娱乐”label，也可以用“八卦”来表达，所以需要一个token到label的映射，这个映射可以是多对一的，这个被称为<code>Verbalizer</code>,所以在预测时可以将多个token的概率结合起来判断其对应的label。
由于是few-shot，为了提高性能，作者采用了与Knowledge Distillation类似的思路，具体方案如下：
1.* 对每个Pattern利用多个pre-train model 进行fine-tuning，得到多个模型.其中;*
2.* 将多个模型的结果进行融合，得到一个融合模型Teacher Model；*
3.* 利用Teacher Model在大量unlabed数据上进行预测，得到对应的soft labels；*
4.* 利用soft labels数据，训练一个常规的分类模型（非MLM模型）。*
以上就是论文Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference中提到的PET。
此外，该论文中还提到了一个改进：iPET。其中的区别是：在ipet中，得到mlm的多个model后，增加一个迭代：每次会从训练mlm的model中抽取一个，然后从剩余的model中选取一部分对unlabeled data进行预测，将其中预测结果确定（不是准确，此时意味着结果的熵很小）的部分打上一个fake label，让
进行训练。重复多次后，融合模型对unlabeled data进行预测，得到一个soft labels data，在此基础上训练一个常规分类器。
可以看到，PET的方式主要适用label description为有限空间，即选择题，此外，每个样本的label description需要长度相同，而且由于mask之间相互独立，所以长度也不能太长。
与NLG差异
在之前的脑洞中，我们将分类任务转变为NLG任务，即利用样本来生成对应的label description，而他与PET中的主要差别主要有几点：
1.* NLG中我们并没有没有限制label description的长度，且不同label对应description也可能是不同长度；*
2.* NLG中我们每个token的生成是有依赖关系的，即后面的token会依赖之前的token，所以token长度可以比PET中稍微长一些；*
3.* PET中对应的解码空间大大减小，只需要得到label对应token的概率即可;*
4.* PET中的pattern可以放在前缀也可以放在后缀，NLG可以看作是后缀PET.*
5.* PET 中由于pre-train是mlm任务，所以zero-show性能更好。*
实验
针对这些差异尝试做了几组实验，验证一下想法。
- NLG中label长度同一且解码时利用PET的方式解码，在few-shot下准确率从
上升到
，所以生成的label越短，解码空间越小越准确；
- PET前缀pattern下准确率为%53.7%$,所以前缀pattern比后缀性能更好，这也与苏剑林《必须要GPT3吗？不，BERT的MLM模型也能小样本学习》的结论一致。
- zero-shot情况下，PET的准确率为
, 而NLG只有
，考虑到数据集全量下目前最好成绩才
,说明PET的方式在zero-shot下效果相当惊人。
主要实验代码在classification_pet_seq2seq 与 classification_tnews_pet
总结
本文介绍了一种新的转变分类任务获得更好性能的方法：即将分类任务转化为mlm模型进行完形填空，同时与之前脑洞的将分类转变为生成任务进行对比，通过实验验证了两者的差异与有效性。同时也提醒自己，多想几步，也许就能有新的发现。
