ACL20 Best Paper揭晓！NLP模型评价体系或将迎来重大转折

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文 | 北大小才女小轶

昨晚ACL2020的Main Conference落下帷幕，今年的最佳论文颁给了这篇《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CHECKLIST》。在ACL录用的778篇论文中，这篇的标题并不起眼，属于看到就想直接跳过的类型。今天细读了一下，发现确实是很有意义的工作。在此与大家分享。

背景介绍

这篇paper解决的是NLP领域的模型评测问题。目前最主流的评测方法是从已有数据中划分出一部分作为测试集，然后测试模型准确率。但这并不能全面地评估一个模型的好坏，还有很多意想不到的情况：

测试集有部分数据和训练集相似度很高，模型如果overfit了也无法发现
测试集存在bias，与真实场景分布不一致
模型采用了某种shortcut才在数据集上表现良好

所以，模型的评估环节存在着不少风险，很难做出一个完美的benchmark。

近年来也涌现了大量关注NLP评测的工作。但之前的这些工作往往还是只能检测模型某种单方面的能力（例如，对噪音的鲁棒性），或者只是提出了针对某种特定任务的评测指标（例如针对NLG任务，测试生成文本前后逻辑一致性）。而且，这些新提出的测试方法往往实际操作起来并不容易。所以尽管传统方法诟病已久，却仍然大行其道。

本文提出的CHECKLIST是一种全新的、颠覆性的评测方式。作者认为：应当全方位对模型多项“能力”进行评估，每一项能力都应通过三项不同类别的检测。借助作者提供的[开源工具]，(https://github.com/marcotcr/checklist)，只需基本NLP经验即可快速生成大规模的测试样例。并且整个过程适用于几乎所有NLP任务（task-agnostic）。实践证明，与不采用CHECKLIST时相比，志愿者借助CheckList进行测试后，在极短的时间内就生成了多出一倍的测试样例，并从中发现了三倍未知的bug。

论文作者视频解析：

https://slideslive.com/38929272/beyond-accuracy-behavioral-testing-of-nlp-models-with-checklist

Github:

https://github.com/marcotcr/checklist

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2005.04118

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CHECKLIST

CHECKLIST的思想借鉴了软件工程中的“黑盒测试”方法。它试图给出一套清晰完整的方法论，告诉你What to Test以及How to Test。

What to Test

对于一个软件，需要测试的是每一个function是否可以正确运行，但在NLP中并没有明确划分的function。CHECKLIST提出，我们应该测试model的各种“能力”。论文中列举了10种所有模型都应该具备的“基本功”，包括但不限于：

Vocabulary+POS：是否熟练掌握任务相关的词汇
Taxonomy：是否理解同义词、反义词
NER：是否正确理解了named entity
Logic：是否前后连贯一致

当然，根据具体任务，还要添加其他的特定能力。

How to Test

那么如何对各种能力进行测试呢？CHECKILIST提出对于每种能力都要尽可能地进行三种不同类型测试，分别是最小功能测试，不变性测试，定向期望测试。这里以情感分析任务为例，为大家具体说明这三种测试方式：

1. 最小功能测试（MFT, minimum functionality test）： 类似软工中的“单元测试”，用大量简单但具有极强针对性的样例进行测试。例如下图，用模板生成带有否定词的句子，来测试模型NEGATION的能力。

2. 不变性测试（INT, invariance test）： 对原有数据做一些不影响结果的轻微变化。例如下图，当我们把句子中的一些named entity替换，模型应该不改变其输出结果。如果改变，则说明其鲁棒性存在问题。

3. 定向期望测试(DIR, directional expectation test)： 也是对原有数据做少许改动。改动后，模型的结果应该朝一个期望的方向变化。例如下图，对于负面情绪的句子，如果我们在其末尾继续添加负面的话语，模型不应该变得比原来“乐观”。

到这里，我们已经清楚了：CHECKLIST要测试的是模型的各项“能力”，每种能力要经过三种测试。那么如下图所示，以“能力”为行，以测试类型为列，就得到了一张完整的CHECKLIST。而测试过程就是填满这个矩阵。

接下来的问题就是，有那么多测试要进行，如何针对每一项测试大规模生成测试样例呢？根据原文的说法，测试样例可以完全“无中生有”，也可以通过改动已有数据得到。而作者们已经给出了强大的开源工具，帮助你快速生成测试样例。整个工具完全可视化，操作性极强。下图就展示了它友好的操作界面。为了证明CHECKLIST有多好用，作者直接找到了Microsoft开发情感分析API的团队。CHECKLIST帮助他们在5个小时内找出了许多从未察觉的bug。又找了18个志愿者，在仅接受简单辅导的情况下，志愿者全部在2小时内测试出了SOTA模型的许多问题。

用CHECKLIST测试SOTA模型

作者在实验部分用CHECKLIST的方法在三个任务上进行了测试。抛弃传统的评测方式，在CHECKLIST面前那些所谓SOTA模型暴露出了各种各样的问题。即使面对最最简单的模板生成样例，也表现堪忧。

以情感分析任务为例，他们测试了Microsoft, Google, Amazon提供的情感分析付费API，以及Bert、RoBerta。在Negation这一项能力上，我们可以看到无论是工业界的成熟API、还是学术界的SOTA模型，都出奇的糟糕。比如第二行双重否定这一项上，只是用模板生成的简单双重否定，Bert和RoBerta的错误率高达98.4%、95.4%。而对于先抑后扬的情况，三个API的错误率高达100%、90.4%、100%。

再比如，在SQuad数据集上，如今的SOTA模型声称已超越了human performance。然而果真如此吗？作者对数据集中最简单的一类问题，也就是那些只对basic property提问的那些问题，进行反义词替换。Bert的回答就一下子牛头不对马嘴，错误率高达82.4%。

另外，CHECKLIST还发现了Bert存在种族歧视、性别歧视、性取向歧视......在做情感分析时，对于提到特定群体的句子，Bert会直接给出negative的标签。

在原文和github中，作者给出了各个模型极其详尽的CHECKLIST测试结果和典型错误样例。看着这些密密麻麻的数据，确实能感受到CHECKLIST更为全面地评估了模型的各方面能力。

小结