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MLM训练方法是BERT拥有自然语言理解能力的核心训练方法。然而，BERT在预训练过程中挑选掩码词的概率是独立计算的，即BERT掩码词的粒度是最小的，可能是单个词，也可能是一个词的部分子词。SpanBERT的核心思想是，扩大掩码范围会让模型有更好的性能。具体而言，SpanBERT的主要改进如下：

• 提出了Span Mask方案，扩大掩码词的粒度，即不再对单个词（子词）做掩码操作，而是对局部多个连续词做掩码操作。
• 将Span Boundary Objective（SBO）作为训练方法，利用掩码词附近的词信息，预测某个掩码词的内容，加强了局部上下文的信息利用，以此增强BERT在语义理解上的性能。
• 舍弃NSP训练方法，以获得更好的长文本语义理解能力。

SpanBERT没有修改BERT的结构，也没有使用更多的语料，仅仅通过设计更合理的预训练任务和目标，使模型有更好的性能表现，思路非常独特。

算法细节

掩码词的选择

相比于BERT随机挑选15%的词做掩码操作，SpanBERT在实施多个词的掩码操作时设计得更为精细。实施多词掩码操作的关键有二：

• 连续掩码词的个数。
• 连续掩码词的起点。

SpanBERT利用几何分布来决定连续掩码词的个数，计算公式如下：
$$I=\text{Geo}(p)$$

其中，$\text{Geo}$为几何分布采样函数，$p$为几何分布超参数，取值为0.2，$l$为连续掩码词的个数，限定在$[1,10]$。几何分布采样的概率分布如下图所示。$l$取值为$k$的概率计算公式如下：
$$P(I=k)=\frac{p(1-p{)}^{k-1}}{(1-p{)}^{10}}$$

几何分布采样决定了连续掩码词的个数。值得注意的是，掩码词的个数计算的是完整词的个数，并非子词的个数（通过分词工具，一些非常见词会被分割成若干子词），而掩码词的起点是随机选取的，唯一的要求是掩码词的起点必须是一个独立的词，或者是被分为若干子词的第一个子词（即掩码必须覆盖完整的词，以确保语义连贯性）。

SBO训练目标

除了以BERT原有的预测掩码词的交叉熵作为训练目标，对连续掩码词引入掩码边界词作为辅助训练目标，可以让模型具有更好的性能。具体而言，在训练时，取掩码词前后边界的两个词，且这两个词并不在掩码范围内，通过这两个词提取得到的特征向量，与掩码词的位置编码向量联合预测最终的词，即SBO训练方法。

如下图所示，$x_5,x_6,x_7,x_8$是掩码词对应的特征向量，以预测向量$x_7$对应的词为例，该词被正确预测为“football”的概率为：
$$\begin{array}{rl}L(\text{football})& =L_{\text{MLM}}(\text{football})+L_{\text{SBO}}(\text{football})\\ & =-\log P(\text{football}|x_7)-\log P(\text{football}|x_5,x_9,p_3)\end{array}$$

其中，$L_{\text{MLM}}$的计算方法与BERT的MLM计算方法一致，$L_{\text{SBO}}$则是通过两层全连接网络计算得到的，$p_3$表示待预测词在掩码词中的位置编码。

综上所述，SpanBERT的主要改进点在于优化了掩码策略，引入SBO训练方法。在绝大部分下游任务中，SpanBERT的表现均优于BERT。它在抽取式问答任务上的表现尤其优异，证明改进后的掩码策略和训练模式与此类任务强相关。

参考文献：
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[2] Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola. Dive Into Deep Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2106.11342, 2021.
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