目标：

在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。

例如，在bert预训练模型中，并不包含财经词汇，比如‘市盈率’等财务指标词汇，本文将介绍：

• 如何把专业名词添加到词汇表中
• 方法1：修改 vocab
• 方法2：更通用，修改分词器tokenizer
• 如何保留现有模型能力，并训练新词汇的embedding表示

内容：

NLP的分词

NLP的处理流程：

1. 对输入的句子进行分词，得到词语及下标
2. 通过embedding层获得词语对应的embedding
3. embedding送入到预训练模型，经过attention注意力机制，获得token在句子中的语义embedding向量
4. 利用语义embedding向量，构建下游任务。

其中，预训练模型是在公开语料上训练的，我们在做迁移学习，把模型迁移到财经领域时，会面临的一个问题，就是财经词汇不在词汇表，会被拆分成单个字，从而会导致专业名词的完整意思的破坏，或者让模型去学习时，不那么直观，比如：

• ‘华为的市盈率较高’ 默认会被拆分为：[‘, ‘’, ‘华为’, ‘的’, ‘市’, ‘盈’, ‘率’, ‘较高’, ‘’]
• 可见，市盈率被拆分成了 ‘市’, ‘盈’, ‘率’。
• 我们可以让显式的告诉分词器，市盈率是一个专业名词，无需拆分。因此，经过处理后，词汇被分成了[‘’, ‘’, ‘华为’, ‘的’, ‘市盈率’, ‘’, ‘较高’, ‘’]
• 达到了预期目标

from transformers import AutoTokenizer,AutoModel

PRE_TRAINED_MODEL_NAME='xlm-roberta-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)

e = tokenizer.encode('华为的市盈率较高')
s = [tokenizer.decode(i) for i in e]
print(s)
# ['<s>', '', '华为', '的', '市', '盈', '率', '较高', '</s>']
tokenizer.add_tokens(["市盈率"])
e2 = tokenizer.encode('华为的市盈率较高')
s2 = [tokenizer.decode(i) for i in e2]
print(s2)
# ['<s>', '', '华为', '的', '市盈率', '', '较高', '</s>']

实现方式：

有两种实现

• 1. 在vocab.txt中，利用前100里的[unused]，将[unused]换成自己想要添加的。具体有多少个[unused]要看自己的预训练模型，可能100个，可能1000个，但都有限。如果要添加的词汇量小，并且预训练模型确实有vocab.txt文件，则可以，比如bert，目前看对于领域来说，量不够大。
• 2. 更加通用的办法：通过tokenizer，向词汇表中追加新的专业词汇，没有不限。特别是现在比较复杂的模型，都没有单独的vocab.txt文件了，只能通过这种方式。

import torch
from transformers import AutoTokenizer,AutoModel

PRE_TRAINED_MODEL_NAME='xlm-roberta-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)
model = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)

print(len(tokenizer))  # 250002
tokenizer.add_tokens(["NEW_TOKEN"])
print(len(tokenizer))  # 250003

新词汇embedding的生成：

新词汇的加入，势必会不适配原始embedding的维度，原始的embedding维度为[vocab_size,hidden_size]，但是我们又不可能重新去训练整个embedding，我们想尽量保留原始embedding参数，因此，这里比较巧妙的运用了reshape技巧，人为添加新词汇的embedding（随机的，没学习），然后使用领域材料进行学习。
这种方法，因为是添加token，需要修改embedding matrix。
实验证明resize matrix不会打扰原始预训练的embeddings。

import torch
from transformers import AutoTokenizer,AutoModel

PRE_TRAINED_MODEL_NAME='xlm-roberta-base'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)
model = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)

print(len(tokenizer))  # 250002
tokenizer.add_tokens(["NEW_TOKEN"])
print(len(tokenizer))  # 250003

x = model.embeddings.word_embeddings.weight[-1, :] # 原始最后一个token的embedding

model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) # 调整embedding维度
# The new vector is added at the end of the embedding matrix

print(model.embeddings.word_embeddings.weight[-1, :])
# Randomly generated matrix 添加的embedding是随机值。

with torch.no_grad():
    model.embeddings.word_embeddings.weight[-1, :] = torch.zeros([model.config.hidden_size])
# 人为设置新添加的embedding为0

print(model.embeddings.word_embeddings.weight[-1, :])
# outputs a vector of zeros of shape [768]

y = model.embeddings.word_embeddings.weight[-2, :] # 原始最后一个token变成倒数第二了，取其embedding

print(x == y) # 原始token的embedding会改变吗？原来embedding weight 不会变

e = tokenizer.encode('华为的市盈率较高')
s = [tokenizer.decode(i) for i in e]
print(s)
tokenizer.add_tokens(["市盈率"])
e2 = tokenizer.encode('华为的市盈率较高')
s2 = [tokenizer.decode(i) for i in e2]
print(s2)

有了这个初始embedding，经过MLM等任务，就可以训练新词汇的embedding表示了，通过下游任务来学习这个embedding。

掌握：

• 添加领域词汇的方式
• 修改新embedding的方式
• 训练新token的embedding