使用预训练的BERT进行金融领域问答

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1. 项目简介

本项目旨在开发并优化一个基于预训练BERT模型的问答系统，专注于金融领域的应用。随着金融市场信息复杂性和规模的增加，传统的信息检索方法难以高效应对用户的精确问答需求。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现，通过深度上下文理解，展示了强大的自然语言处理能力。本项目的核心目标是在金融领域建立一个智能问答系统，能够高效、准确地解答用户的具体问题。我们利用FinBERT，一个专门针对金融文本预训练的BERT模型，作为基础，通过在金融领域的特定数据上微调模型，进一步提高其对该领域问答任务的精度和适用性。该项目的应用场景包括金融咨询服务、市场分析报告解读和用户常见问题自动解答等，目标是提升用户体验并降低信息查询时间。在项目中，涵盖数据生成、预处理、模型训练、预测及模型评估的全过程，旨在为金融行业提供高效的智能问答解决方案。

2.技术创新点摘要

FinBERT的定制化使用：该项目使用了经过特定金融文本领域预训练的FinBERT模型，进一步针对金融领域微调，这使得它能够处理特定领域的复杂问题。相比传统的BERT模型，FinBERT对金融术语、金融报告、市场分析等领域的文本理解更加精准，从而显著提高了问答任务的表现。

LSTM模型的集成：在项目中，除了BERT模型外，还引入了LSTM（长短期记忆网络）来处理特定类型的金融问答任务。通过结合LSTM模型的能力，项目可以有效地处理时间序列数据，帮助解决诸如金融市场中的时间相关性问题，使得系统对用户提问的时间上下文更加敏感。

正负样本对比学习策略：在训练过程中，项目采用了正负样本对比学习策略，即将用户问题与正确答案和错误答案进行对比，通过计算正负样本的相似度，来优化模型的训练。这种方法通过损失函数的引入，有效提高了模型对正解答的敏感性，同时减小对错误解答的误判率。

多模型框架：该项目不仅支持使用FinBERT模型，还集成了多种模型，包括基于BERT的点对点模型、对偶模型等，允许在不同任务下灵活选择最佳模型。通过多模型的融合策略，项目可以根据具体任务需求（如任务级别、领域级别）自动切换最合适的预训练模型，进一步提升系统的问答精度。

自定义数据生成与处理流程：项目中有独立的数据生成和处理模块，能够根据金融领域的特定需求生成多种数据格式，并进行有效的预处理。这包括对数据的清理、标注和特征提取等，使得模型训练数据更具针对性，减少了训练时间并提高了模型的泛化能力。

3. 数据集与预处理

本项目的数据集主要来源于金融领域的公开文本数据集和公司内部的客户问答数据，涵盖金融报告、市场分析、财经新闻等多种类型的文本。这些数据具有以下特点：1. 专业性强，包含大量的金融术语和行业特定表达方式；2. 数据文本长度不一，既有简短的用户问题，也有复杂的市场分析报告；3. 数据具有一定的时效性，涉及随时间变化的金融信息。

在数据预处理方面，首先对数据进行了清洗和筛选。针对文本数据，去除了无关字符、标点符号、特殊符号以及重复数据。接着进行了分词处理，采用BERT分词器将文本切分为子词单元，确保输入模型的数据格式符合BERT的要求。

此外，数据预处理还包括以下几步：

1. 归一化：为了确保输入数据的稳定性，文本经过了标准化处理，例如统一大小写、处理数字和货币符号等。此过程确保了模型对不同形式的同一表达方式具有一致的理解能力。
2. 样本构建：项目采用了正负样本对比的学习策略，在训练集中构建了“问题-正解答”和“问题-负解答”样本对，帮助模型更好地学习答案的相关性。正负样本通过特定的相似度计算方式进行构建，负样本一般是与问题无关或无效的答案。
3. 特征工程：为了进一步增强模型的表现，项目在文本输入模型之前进行了一些特征工程处理。首先，提取了关键信息片段，识别出金融术语、数值信息等重要特征，确保模型能够理解这些关键信息。此外，项目还通过对句子结构的分析，捕捉文本中的上下文依赖性，使得模型对问答的语义理解更加准确。

4. 模型架构

1) 模型结构逻辑

该项目采用了基于预训练的BERT模型，并结合LSTM（长短期记忆网络）用于金融领域的问答任务。主要有两个核心模型：

• FinBERT模型：这是BERT的一个变体，专门针对金融领域的数据进行了预训练，能够更好地理解金融文本中的专业术语和上下文。该模型利用了BERT的双向编码器架构，通过深度上下文来理解用户的问题并生成答案。
• LSTM模型：项目中还集成了一个LSTM模型，用于处理某些时间序列相关的任务，尤其是在问答中存在时间依赖性的场景。LSTM通过记住和遗忘机制，能够处理带有序列依赖关系的问答任务。

在这两个模型的基础上，项目提供了点对点（pointwise）和对偶（pairwise）模型结构，这些结构用于不同的问答场景，以优化模型在不同金融任务中的表现。

2) 模型训练流程

模型的训练流程主要包括以下步骤：

1. 数据加载与预处理：使用自定义的数据加载模块，系统会先处理数据集，生成“问题-正解答”和“问题-负解答”样本对。在此过程中，文本会经过分词、标准化等预处理操作，确保输入模型的格式正确。
2. 训练阶段：训练时，模型将问题和对应的正负答案分别输入，通过计算正解答和负解答的相似度，使用hinge loss作为损失函数，优化模型的问答能力。每个训练批次中，模型首先计算正负答案的相似度，然后反向传播计算损失，更新模型的参数。
3. 验证与评估：在训练完成后，模型会通过验证集进行评估，计算平均损失值（如MSE、cross-entropy等指标），并根据验证集的表现调整超参数。项目中还使用了折扣累积增益（DCG）来评估模型对候选答案的排序质量，确保模型在回答问题时能够优先输出更相关的答案。

评估指标

模型的评估主要使用以下几个指标：

• DCG (Discounted Cumulative Gain) ：用于评估模型在问答任务中对候选答案的相关性排序，越相关的答案排名越靠前时，DCG得分越高。
• 平均损失值：衡量模型的误差，通过训练和验证集的损失值评估模型的整体性能。
• 正确率：验证模型在问答任务中生成的答案是否准确。

5. 核心代码详细讲解

1) 数据预处理和特征工程

文件：process_data.py

def pre_process(text):"""Returns a lower-cased string with punctuations and special characters removed."""text = str(text)# Substitute punctuations and special characters for a spacex = re.sub('[…“”%!&"@#()\-\*\+,/:;<=>?@[\]\^_`{\}~]', ' ', text)# Remove periodsy = re.sub('[\.\']', "", x)# Apply lower-caseprocessed_text = y.lower()
return processed_text

解释：

1. pre_process 函数对文本进行清理，将所有标点符号替换为空格，并将文本转为小写。
2. 通过正则表达式删除标点符号和特殊字符，确保模型输入干净的文本格式，有助于模型更好地理解金融领域的问答内容。

def process_questions(queries):"""Returns a dataframe with tokenized questions."""queries['q_processed'] = queries['question'].apply(pre_process)queries['tokenized_q'] = queries.apply(lambda row: wordpunct_tokenize(row['q_processed']), axis=1)queries['q_len'] = queries.apply(lambda row: len(row['tokenized_q']), axis=1)
return queries

解释：

1. process_questions 函数首先对问题文本进行预处理，清理无用字符。
2. 然后使用 wordpunct_tokenize 进行分词，将问题文本转化为单词列表，并统计每个问题的长度。这些特征是模型的重要输入。

def process_answers(collection):"""Returns a dataframe with tokenized answers."""collection['doc_processed'] = collection['doc'].apply(pre_process)collection['tokenized_ans'] = collection.apply(lambda row: wordpunct_tokenize(row['doc_processed']), axis=1)collection['ans_len'] = collection.apply(lambda row: len(row['tokenized_ans']), axis=1)
return collection

解释：

1. process_answers 类似于问题的处理方式，先对答案进行文本清理，然后分词，并计算每个答案的长度。这为后续训练提供干净、结构化的数据。

2) 模型架构构建

文件：finbert_qa.py

class BERT_MODEL():"""Fine-tuned BERT model for non-factoid question answering."""def init(self, bert_model_name):"""Initialize which pre-trained BERT model to use."""self.bert_model_name = bert_model_name
def get_model(self):"""Initialize which pre-trained BERT model to use.BertForSequenceClassification is a model from Huggingface's transformer library that contains the pretrained BERT model with a single linear classification layer."""if self.bert_model_name == "bert-base":model_path = "bert-base-uncased"elif self.bert_model_name == "finbert-domain":get_model("finbert-domain")model_path = str(Path.cwd()/'model/finbert-domain')elif self.bert_model_name == "finbert-task":get_model("finbert-task")model_path = str(Path.cwd()/'model/finbert-task')model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)return model

解释：

1. BERT_MODEL 类负责初始化和加载BERT模型，用于问答任务。
2. get_model 方法从 Huggingface 的 transformers 库中加载预训练的 BERT 模型。针对不同任务，有多个模型可供选择（如 bert-base 或 finbert-domain），并根据领域需求微调。

3) 模型训练和评估

文件：train_models.py

def train(self, model, train_dataloader, optimizer):"""Trains the model and returns the average loss"""train_loss = 0.0model.train()
for step, batch in enumerate(tqdm(train_dataloader)):question = batch[0].to(self.device)pos_ans = batch[1].to(self.device)neg_ans = batch[2].to(self.device)model.zero_grad()pos_sim = model(question, pos_ans)neg_sim = model(question, neg_ans)loss = self.hinge_loss(pos_sim, neg_sim).mean()loss.backward()optimizer.step()train_loss += loss.item()avg_loss = train_loss / len(train_dataloader)return avg_loss

解释：

1. train 方法用于模型的训练过程。
2. 每个训练步骤中，模型接收问题和正负答案对的输入，计算相似度，并通过 hinge_loss 来优化模型，使其能够更好地区分正负答案。
3. 使用反向传播计算梯度，并通过优化器更新模型参数。

评估指标：

文件：evaluate.py

def dcg(rels, k):"""Discounted Cumulative Gain. Computes the cumulated DCG of the top-k relevant docs across all queries."""cumulated_sum = rels[0]for i in range(1, k):cumulated_sum += rels[i] / math.log(i+1, 2)return cumulated_sum

解释：

1. dcg 函数计算折扣累积增益（DCG），用于评估模型在问答任务中的表现，特别是在排序问题中，越相关的答案排名靠前，得分越高。

6. 模型优缺点评价

模型优点：

1. 领域特化模型：项目采用了FinBERT模型，这是BERT的金融领域特化版本，能够很好地处理金融术语和复杂的文本。相较于通用BERT模型，FinBERT在处理金融领域的问答任务时更具优势，尤其在理解专业术语和领域相关的上下文时表现优异。
2. 多模型集成：项目不仅结合了BERT模型，还集成了LSTM模型，用于处理时间序列任务，这种多模型融合策略使系统更灵活，可以根据不同任务选择最佳模型。
3. 正负样本对比学习：通过引入正负样本对比的训练方式，模型能更好地理解答案的相关性，减少误判，显著提高了问答的准确性。
4. 丰富的数据预处理和特征工程：模型对数据进行了详细的清理和处理，如分词、归一化等，为模型提供了高质量的输入数据，增强了模型的鲁棒性和泛化能力。

模型缺点：

1. 模型复杂度高：由于引入了多个模型和复杂的对比学习训练方式，计算开销较大，训练时间较长，尤其是在大规模数据集上的表现可能受限。
2. 对长文本表现不佳：尽管BERT对长文本有一定的处理能力，但其有限的输入长度在处理较长的金融报告或文档时，可能丢失部分关键信息，影响模型的表现。
3. 缺少数据增强：项目没有提到有效的文本数据增强方法，缺少例如同义词替换、数据扰动等增强技术，可能会限制模型在应对数据多样性时的表现。

可能的模型改进方向：

1. 模型结构优化：可以考虑引入更多的层次化模型结构，如结合Transformer中的最新模型（如DeBERTa或T5），进一步提高模型的精度和上下文理解能力。
2. 超参数调整：通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，对模型的学习率、批次大小、优化器等超参数进行更细致的调整，以优化模型的训练效果。
3. 数据增强：在数据预处理中增加数据增强技术，如同义词替换、随机删除或插入词语，以增加训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。

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