spaCy与Transformer模型的结合：微调BERT、XLNet和GPT-2

像BERT、GPT-2和XLNet这样的巨型Transformer模型几乎在每一项NLP任务排行榜上都刷新了准确率记录。现在可以通过新开发的spacy-transformers接口库，在spaCy中使用这些模型。

Transformer与迁移学习

自然语言处理（NLP）系统面临"知识获取瓶颈"问题。深度神经网络通过构建可跨任务迁移的密集表示提供了解决方案。研究表明，只要网络足够大，就能从未标注文本中有效获取语言知识。

Transformer架构采用较少硬编码假设的网络结构，在大模型和充足数据条件下能获得更精细的语言理解能力。相比传统技术，Transformer模型能更好地利用GPU/TPU硬件。

在生产中使用Transformer模型

虽然Transformer模型不断刷新准确率记录，但直接应用于实际问题仍具挑战性。这些模型通常运行成本高、延迟大，难以直接用于实时处理场景。常见应用模式包括：

• 监督小型生产模型
• 质量控制
• 生产模型监控

spacy-transformers介绍

该库提供了与Hugging Face transformers包的对接接口，使Transformer模型能作为spaCy管道组件使用。安装方式与常规spaCy模型包一致：

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pip install spacy-transformers
python -m spacy download en_trf_bertbaseuncased_lg

模型包包含：

• 配置文件
• Transformer模型权重
• 词片(token)映射表

管道包含两个关键组件：

1. trf_wordpiecer：执行模型的词片预处理
2. trf_tok2vec：运行Transformer并保存结果到doc.tensor

特征访问与对齐

关键特征包括：

• doc._.trf_outputs.last_hidden_state：原始Transformer输出（每词片一行）
• doc.tensor：对齐后的spaCy词级别表示

库实现了spaCy语言学词化与模型词片化方案的对齐，采用加权求和方式确保信息无损。

性能注意事项

Transformer架构在CPU上效率不高，推荐使用GPU。当前版本存在以下限制：

• PyTorch和Cupy使用不同内存缓存，可能导致OOM错误
• 暂不支持多GPU

迁移学习实践

spacy-transformers提供定制管道组件简化迁移学习。以文本分类为例：

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nlp = spacy.load("en_trf_bertbaseuncased_lg")
textcat = nlp.create_pipe("trf_textcat")
for label in ("POSITIVE", "NEGATIVE"):
    textcat.add_label(label)
nlp.add_pipe(textcat)

# 训练循环
optimizer = nlp.resume_training()
for i in range(10):
    losses = {}
    nlp.update(texts, cats, sgd=optimizer, losses=losses)

词片与语言词的对齐

Transformer模型通常使用"词片"算法预处理文本，这种切分与语言学"词"概念差异较大。spacy-transformers通过加权对齐方案确保信息无损传递，权重与对齐词片被共享的spaCy词数量成正比。

批处理与句子分割

由于Transformer具有序列长度的立方复杂度，长文本需要分句处理。库内部实现：

• 自动句子级预测
• 特征重建为文档级标注
• 基于长度的子批处理优化

超过最大长度的句子会被截断，受影响词将获得零向量。

环境考量

训练大型Transformer需要大量计算资源。研究表明，预训练BERT基础模型的碳排放相当于跨大西洋航班。因此应尽可能重用预训练权重而非重新训练。

spacy-transformers和Hugging Face的transformers库通过提供一致的接口，帮助用户更有效地重用预训练模型。