NLP 中的Mask全解
Mask 在NLP中是一个很常规的操作，也有多种应用的场景和形式，下面尝试从以下几个方面去全（用了夸张的修辞手法）解Mask，并尽可能地辅以图片说明和代码解释：
- Mask的作用：
- 处理非定长序列
- RNN中的Mask
- Attention中Mask
- 防止标签泄露
- Transformer中的Mask
- BERT中的Mask
- XLNet中的Mask
Mask的作用
对于NLP中mask的作用，先上结论：
1、padding mask：处理非定长序列，区分padding和非padding部分，如在RNN等模型和Attention机制中的应用等
2、sequence mask：防止标签泄露，如：Transformer decoder中的mask矩阵，BERT中的[Mask]位，XLNet中的mask矩阵等
PS：padding mask 和 sequence mask非官方命名
处理非定长序列
在NLP中，文本一般是不定长的，所以在进行 batch训练之前，要先进行长度的统一，过长的句子可以通过truncating 截断到固定的长度，过短的句子可以通过 padding 增加到固定的长度，但是 padding 对应的字符只是为了统一长度，并没有实际的价值，因此希望在之后的计算中屏蔽它们，这时候就需要 Mask。
上图为中文场景下，一个 batch=5 的，以字为单位的输入矩阵（也可以在分词后以词为单位）和 mask 矩阵，左图已经将文本 padding 到统一长度了，右图中的1表示有效字，0代表无效字。
RNN中的Mask
对于RNN等模型，本身是可以直接处理不定长数据的，因此它不需要提前告知 sequence length，如下是pytorch下的LSTM定义：
nn.LSTM(input_size, hidden_size, *args, **kwargs)但是在实践中，为了 batch 训练，一般会把不定长的序列 padding 到相同长度，再用 mask 去区分非 padding 部分和 padding 部分。
区分的目的是使得RNN只作用到它实际长度的句子，而不会处理无用的 padding 部分，这样RNN的输出和隐状态都会是对应句子实际的最后一位。另外，对于token级别的任务，也可以通过mask去忽略 padding 部分对应的loss。
不过，在 pytorch 中，对 mask 的具体实现形式不是mask矩阵，而是通过一个句子长度列表来实现的，但本质一样。实现如下，sentence_lens 表示的是这个batch中每一个句子的实际长度。参考
embed_input_x_packed = pack_padded_sequence(embed_input_x, sentence_lens, batch_first=True)
encoder_outputs_packed, (h_last, c_last) = self.lstm(embed_input_x_packed)
encoder_outputs, _ = pad_packed_sequence(encoder_outputs_packed, batch_first=True)btw，在 pytorch 的 Embedding 和 Loss 中也有对 padding 值的设置：
# padding_idx (int, optional): If given, pads the output with the embedding vector at
# `padding_idx` (initialized to zeros) whenever it encounters the index.
embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, padding_idx=0)
# ignore_index (int, optional): Specifies a target value that is ignored
# and does not contribute to the input gradient.
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
Attention中Mask
在 Attention 机制中，同样需要忽略 padding 部分的影响，这里以transformer encoder中的self-attention为例：
self-attention中，Q和K在点积之后，需要先经过mask再进行softmax，因此，对于要屏蔽的部分，mask之后的输出需要为负无穷，这样softmax之后输出才为0。
def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
"Compute 'Scaled Dot Product Attention'"
d_k = query.size(-1)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
/ math.sqrt(d_k)
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) # mask步骤，用 -1e9 代表负无穷
p_attn = F.softmax(scores, dim = -1)
if dropout is not None:
p_attn = dropout(p_attn)
return torch.matmul(p_attn, value), p_attn
PS：上述两个参考都是非常好的 transformer 介绍文章，参考1，图片与文字相得益彰，参考2，代码与讲解相辅相成。
防止标签泄露
在语言模型中，常常需要从上一个词预测下一个词，但如果要在LM中应用 self attention 或者是同时使用上下文的信息，要想不泄露要预测的标签信息，就需要 mask 来“遮盖”它。不同的mask方式，也对应了一篇篇的paper，这里选取典型的几个。
Transformer中的Mask
Transformer 是包括 Encoder和 Decoder的，Encoder中 self-attention 的 padding mask 如上，而 Decoder 还需要防止标签泄露，即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息，因此在上述 padding mask的基础上，还要加上 sequence mask。
sequence mask 一般是通过生成一个上三角矩阵来实现的，上三角区域对应要mask的部分。
在Transformer 的 Decoder中，先不考虑 padding mask，一个包括四个词的句子[A,B,C,D]在计算了相似度scores之后，得到下面第一幅图，将scores的上三角区域mask掉，即替换为负无穷，再做softmax得到第三幅图。这样，比如输入 B 在self-attention之后，也只和A，B有关，而与后序信息无关。
因为在softmax之后的加权平均中: B‘ = 0.48*A+0.52*B，而 C，D 对 B'不做贡献。
实际应用中，Decoder 需要结合 padding mask 和 sequence mask，下面在pytorch框架下以一个很简化的例子展示 Transformer 中 的两种 Mask。
import torch
def padding_mask(seq, pad_idx):
return (seq != pad_idx).unsqueeze(-2) # [B, 1, L]
def sequence_mask(seq):
batch_size, seq_len = seq.size()
mask = 1- torch.triu(torch.ones((seq_len, seq_len), dtype=torch.uint8),diagonal=1)
mask = mask.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1) # [B, L, L]
return mask
def test():
# 以最简化的形式测试Transformer的两种mask
seq = torch.LongTensor([[1,2,0]]) # batch_size=1, seq_len=3，padding_idx=0
embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=3, embedding_dim=10, padding_idx=0)
query, key = embedding(seq), embedding(seq)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
mask_p = padding_mask(seq, 0)
mask_s = sequence_mask(seq)
mask_decoder = mask_p & mask_s # 结合 padding mask 和 sequence mask
scores_encoder = scores.masked_fill(mask_p==0, -1e9) # 对于scores，在mask==0的位置填充
scores_decoder = scores.masked_fill(mask_decoder==0, -1e9)
test()
对应的各mask值为：
# mask_p
[[[1 1 0]]]
# mask_s
[[[1 0 0]
[1 1 0]
[1 1 1]]]
# mask_decoder
[[[1 0 0]
[1 1 0]
[1 1 0]]]
可以看到 mask_decoder 的第三列为0 ，对应padding mask，上三角为0，对应sequence mask。
BERT中的Mask
BERT实际上是Transformer的Encoder，为了在语言模型的训练中，使用上下文信息又不泄露标签信息，采用了Masked LM，简单来说就是随机的选择序列的部分token用 [Mask] 标记代替。
这波Mask操作，思想很直接，实现很简单，效果很惊人。
BERT之后，也有不少在Mask的范围和形式上做文章的，比如：ERNIE，但大同小异，不多赘述。
ERNIE：
| ERNIE 模型通过对词、实体等语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。 | |
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在 BERT 模型中，通过『哈』与『滨』的局部共现，即可判断出『尔』字，模型没有学习与『哈尔滨』相关的知识。而 ERNIE 通过学习词与实体的表达，使模型能够建模出『哈尔滨』与『黑龙江』的关系，学到『哈尔滨』是『黑龙江』的省会以及『哈尔滨』是个冰雪城市。 ERNIE 模型本身保持基于字特征输入建模，使得模型在应用时不需要依赖其他信息，具备更强的通用性和可扩展性。相对词特征输入模型，字特征可建模字的组合语义，例如建模红色，绿色，蓝色等表示颜色的词语时，通过相同字的语义组合学到词之间的语义关系。 此外，ERNIE 的训练语料引入了多源数据知识。除了百科类文章建模，还对新闻资讯类、论坛对话类数据进行学习，这里重点介绍下论坛对话建模。对于对话数据的学习是语义表示的重要途径，往往相同回复对应的 Query 语义相似。基于该假设，ERINE 采用 DLM（Dialogue Language Model）建模 Query-Response 对话结构，将对话 Pair 对作为输入，引入 Dialogue Embedding 标识对话的角色，利用 Dialogue Response Loss 学习对话的隐式关系，通过该方法建模进一步提升模型语义表示能力。 |
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未来百度将在基于知识融合的预训练模型上进一步深入研究。例如使用句法分析或利用其他任务的弱监督信号进行建模。 |
而XLNet的Mask操作非常的巧(nan)妙(dong)，如下。
XLNet中的Mask
XLNet通过Permutation Language Modeling实现了不在输入中加[Mask]，同样可以利用上下文信息，关键的操作就是下面所示的 Attention Mask 机制。
但并不是那么好理解，要理解XLNet中的Mask，一定要先看张俊林老师的：XLNet:运行机制及和Bert的异同比较，再来看下面的内容。上图也是引自该文，这里再引用一句我认为非常关键的一段话：
在Transformer内部，通过Attention掩码，从X的输入单词里面，也就是Ti的上文和下文单词中，随机选择i-1个，放到Ti的上文位置中，把其它单词的输入通过Attention掩码隐藏掉，于是就能够达成我们期望的目标（当然这个所谓放到Ti的上文位置，只是一种形象的说法，其实在内部，就是通过Attention Mask，把其它没有被选到的单词Mask掉，不让它们在预测单词Ti的时候发生作用，如此而已。看着就类似于把这些被选中的单词放到了上文Context_before的位置了）
对于排列序列：3->2->4->1，通过 Attention Mask，在 self-attention 的加权平均计算中，以上图中的 为例：
self-attention 计算之后Content stream中的 ，其中
表示第2个词对应的向量，其他同理。这样在
中就看到了它的下文
，就好像是把
放到了它的上文位置一样，但实际顺序并没有改变。
对序列进行排列的目的是为了生成这个 Attention Mask，再加上双流注意力去解决预测歧义的问题，可以说就是Permutation Language Modeling 的全部了。
到这里，就是本文全部的Mask，但这肯定不是NLP中Mask的全部，但希望能帮助你去更好地理解Mask。