Witty 与 Hugging Face 专家加速计划的成功案例
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业务背景
随着 IT 技术不断地在发展并重塑我们的世界，在行业内创造一个更加多样化和包容性的环境势在必行。旨在应对这一挑战，Witty Works 于 2018 年成立了。 Witty Works 起初是一家为组织提供多元化建议的咨询公司，主要帮助这些组织使用包容性语言撰写招聘广告。为了进一步拓展这项工作，Witty Works 在 2019 年构建了一个网络应用程序，以帮助用户用英语、法语和德语编写包容性的招聘广告。其写作助手可以作为浏览器扩展程序使用，从而迅速扩大了使用范围，人们可方便用它来自动修复和解释电子邮件、Linkedin 帖子、招聘广告等内容中的潜在偏见。该程序为内部和外部沟通提供了一种解决方案，通过一种循序渐进方式，高亮出有偏见的词语和短语并解释其存在的潜在偏见，从而促进文化变革。
首次实验
Witty Works 起初选择了一种基础的机器学习方法来从头开始构建他们的助手。对预训练的 spaCy 模型进行迁移学习，通过此方法，助手可以:
- 分析文本并将单词转换为词干，
- 进行语言学分析，
- 从文本中提取语言学特征 (复数和单数形式、性别) 、词性标签 (代词、动词、名词、形容词等) 、词依存标签、命名实体识别等。
通过使用语言学特征并用特定知识库来检测和过滤所有单词，助手可以高亮非包容性词汇并实时建议替代方案。
挑战
Witty Works 建立了一个词汇表，其中德语和英语两种语言各有大约 2300 个非包容性的词汇和短语。上述基础方法对 85% 的词汇有效，但对上下文相关的词汇无效。因此，需要构建一个上下文相关的非包容性词分类器。这样的挑战 (理解上下文而不是仅识别语言学特征) 使得使用 Hugging Face transformers 变得必要。
上下文相关的非包容性词示例:
Fossil fuels are not renewable resources.和He is an old fossil.两句中的fossil。You will have a flexible schedule.和You should keep your schedule flexible.两句中的flexible。
Hugging Face 专家计划 提供的解决方案
获取如何正确选择 ML 方法的指导
最初选择的方法是使用基本版 transformers 模型 (用于提取特定非包容性词的嵌入)。 Hugging Face 专家建议从上下文相关的词嵌入切换到上下文相关的句子嵌入。在该方法中，句子中每个词的表示取决于其上下文。
Hugging Face 专家建议使用 Sentence Transformers 架构为整个句子生成嵌入。使用该方法，语义相似的句子间的距离小，而语义差距大的句子间的距离也大。
在该方法中，Sentence Transformers 使用 Siamese 网络和三元组网络结构来修改预训练的 transformer 模型，以生成 “语义上有意义” 的句子嵌入。
生成的句子嵌入作为基于 KNN 或逻辑回归的经典分类器的输入，以构建上下文相关的非包容性词分类器。
“我们根据每个词的句内上下文生成上下文相关的嵌入向量 (BERT 嵌入)。然后，我们只保留 “目标” 词元的嵌入，计算最小角度 (余弦相似度)”
—— Witty Works 首席数据科学家 Elena Nazarenko
要微调一个基于基本版 transformers 的分类器 (例如简单的 BERT 模型)，Witty Works 需要大量标注数据。每个类别的目标词都需要数百个样本。然而，这样的注释过程既昂贵又耗时，Witty Works 无法承受。
获取如何正确选择 ML 库的指导
Hugging Face 专家建议使用 Sentence Transformers Fine-tuning 库 (又名 SetFit)，这是一个对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调的有效框架。结合对比学习和语义句子相似度，SetFit 在标注数据很少的文本分类任务上实现了高精度。
“用于文本分类任务的 SetFit 是一个值得添加到 ML 工具箱中的好工具。”
—— Hugging Face 的首席布道官 Julien Simon
Witty Works 团队发现每个特定词汇只需 15-20 个标注句子，精度就足够了。
“最终，因为不需要创建一个大型标注数据集，我们节省了时间和金钱。”
—— Witty Works 首席数据科学家 Elena Nazarenko
减少句子数对于确保模型训练快速和高效至关重要。同时，出于另一个原因，这也是必要的: Witty Works 采用了一个明晰的、高度受监督的、基于规则的方法来 积极管理偏见。减少句子数对于减少人工审核训练集中句子的工作量非常重要。
获取如何正确选择 ML 模型的指导
Witty Works 面临的一个主要挑战是模型部署后需要达到低延迟。没有人能容忍等待 3 分钟才能获得改进文本的建议！ Hugging Face 和 Witty Works 双方均试验了多个 sentence transformer 模型，最终选择了 mpnet-base-v2，将其与逻辑回归和 KNN 结合使用。
在 Google Colab 上进行首次测试后，Hugging Face 专家指导 Witty Works 在 Azure 上部署该模型。由于模型本身已经足够快，因此无需额外的优化。
“与 Hugging Face 合作为我们节省了大量时间和金钱。
在实施复杂的文本分类用例时，人们可能会感到迷茫。
由于它是最受欢迎的任务之一，因此 Hub 上有很多模型。
Hugging Face 专家指导我从大量基于 transformer 的模型中选择出最合适的模型。
另外，模型部署过程中我也得到了很好的支持。”
—— Witty Works 首席数据科学家 Elena Nazarenko
结果和结论
训练集中句子的数量从每个单词 100-200 个减少到每个单词 15-20 个。 Witty Works 最终获得了 0.92 的准确度，并以最少的 DevOps 工作量成功地在 Azure 上部署了自定义模型！
“独自从事 IT 项目可能具有挑战性，即使是做一个尝鲜版 (Early Access Product, EAP) 对初创企业来说是一项很大的投资，Hugging Face 专家计划是一个便宜且有意义的获取陪练和指导的途径。”
—— Lukas Kahwe Smith 首席技术官兼 Witty Works 联合创始人
在 Hugging Face 专家的指导下，Witty Works 以 Hugging Face 的方式实施了新的 ML 工作流程，节省了时间和金钱。
“Hugging Face 式的工作流建立法:
找到开源的预训练模型，
立即评估它们，
看看哪些有效，哪些无效。
通过迭代，你上手新东西会更快”
—— Hugging Face 的首席布道官 Julien Simon
如果你或你的团队有兴趣通过 Hugging Face 专家计划加速你的 ML 路线图，请访问 hf.co/support 了解更多信息。
英文原文: https://hf.co/blog/classification-use-cases
原文作者: Julien Simon，Violette Lepercq，Florent Gbelidji，Elena Nazarenko，Lukas Kahwe Smith
译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。
审校/排版: zhongdongy (阿东)