8.2 NLP主流任务和快速实践——NLP主流任务和快速实践
自然语言处理（natural language processing，简称NLP）是计算机科学和人工智能领域重要的方向，自2018年BERT预训练模型被提出以来，自然语言处理领域的各项任务指标不断被刷新，甚至在一些任务上已经超过了人类的基准值，例如阅读理解评测数据SQuAD 1.0。
预训练模型基于新的自然语言处理任务范式：预训练+微调，极大推动了自然语言处理领域的发展。
基于这个新的训练范式，预训练模型可以被广泛应用于NLP领域的各项任务中。一般来讲，比较常见的经典NLP任务包括以下四类：
- 分类式任务：给定一串文本，判断该文本的类别标签
- 问答式任务：给定问题和文档，要求从文档中抽取出问题的答案
- 序列标注式任务：给定一串文本，输出对应的标签序列
- 生成式任务：给定一串文本，同时要求模型输出一串文本
本节将讲解如何基于预训练模型BERT去建模分类式任务、问答式任务和序列标注式任务，并基于文本分类式任务进行实践，帮助大家进一步理解。
1. 基于BERT实现NLP主流任务
预训练模型BERT于2018年被谷歌提出，在当时刷新了11项自然语言处理任务，推动自然语言评测数据集GLUE分数达到80.5%（相比之前的SOTA模型，绝对提升7.7%）；推动自然语言推理数据集MultiNLI 分数达到86.7%（绝对提升4.6%）；推动阅读理解数据集SQuAD v1.1 分数达到93.2%（绝对提升1.5%）；推动SQuAD v2.0 分数达到83.1%（绝对提升5.1%），BERT对自然语言处理中的作用可见一斑，是自然语言处理领域名副其实的里程碑。
那如何基于BERT去建模自然语言处理领域的任务呢？下面我们以分类式任务、问答式任务和序列标注式任务为例，讲解基于BERT实现这些任务的方式。
1.1 分类式任务
一般来讲，分类式任务根据输入语句的数量是1句话还是2句话，可以将分类式任务分为单句分类任务和句对分类任务。
其中，比较常见的单句分类任务包括文本类别分类，情感极性分类等，此类任务基于BERT模型可以按照 图1.1a 进行建模，即构造输入序列后，使用[CLS] token 位置的输出向量进行单句文本分类。
比较常见的句对分类任务是文本匹配，其主要用于判断输入的两句话在语义上是否相似。其经典的建模方式如 图1.1b 所示， 和单句分类任务不同之处在于，句对分类任务需要对两句话使用 [SEP] token拼接为一串序列，然后输入BERT模型，其同样采用[CLS] token 位置的输出向量进行单句文本分类。
1.2 问答式任务
问答式任务是指在给定问题和文档，要求从文档中抽取出问题的答案，比较常见的任务是智能问答和阅读理解。
该类任务的建模方式如 图1.1c 所示，使用[SEP] token 将问题和文档进行拼接后输入BERT模型，同时从输出的序列向量中，去定位答案的起始和结束位置。
1.3 序列标注式任务
序列标注式任务：给定一串文本，输出对应的标签序列，比较常见的任务是命名实体识别、文本分词、词性标注等序列到序列的任务。
该类任务的建模方式如 图1.1d 所示，输入一串文本后，根据输入文本的序列向量去预测文本序列中每个token的标签。
图1.1 基于BERT的主流建模方式
在学习到这么多任务的建模方式后，下面我们基于分类式任务中的文本匹配任务进行实践，带领大家体验使用BERT建模文本分类任务。
2. 基于预训练模型BERT实现文本匹配任务
文本匹配是自然语言处理领域基础的核心任务之一，其主要用于判断给定的两句文本是否语义相似。文本匹配技术具有广泛的应用场景，比如信息检索、问答系统，文本蕴含等场景。
例如，文本匹配技术可以用于判定以下三句话之间的语义相似关系：
- 苹果在什么时候成熟？
- 苹果一般在几月份成熟？
- 苹果手机什么时候可以买？
文本匹配技术期望能够使得计算机自动判定第1和第2句话是语义相似的，第1和第3句话，第2和第3句话之间是不相似的。
本节将基于PaddleNLP库中的BERT模型建模文本匹配任务，带领大家体验预训练+微调的训练新范式。由于PaddleNLP库中的BERT模型已经预训练过，因此本节将基于预训练后的BERT模型，在LCQMC数据集上微调BERT，建模文本匹配任务。
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