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提到“007”，你一定會想到詹姆斯·邦德。

這樣具有隱藏含義的詞，可以統稱為Cant，包括暗語、隱語、行話等。

常見的，比如“666”，還有zqsg、xswl等網絡“暗語”……

對這些詞的理解，在日常生活、廣告和喜劇中都十分重要。

那么，怎么能讓AI理解它們？

最近，來自USCD和北航的研究者，就一邊“玩游戲”，一邊為Cant開發了一個數據集——DogWhistle，并且已經開源。

用游戲收集數據

研究團隊根據經典桌游「Decrypto（截碼戰）」進行改編，設計了「Decrypto Online」，利用其中的記錄收集數據。

概括而言，Decrypto游戲就是將4個玩家分為2隊，隊長提供線索詞B，以便讓隊友把它和初始詞A關聯起來，同時要避免對手推斷出A詞。

具體來說，每個隊伍有序號1-4的四個初始詞，只有本隊成員可以知道這些詞。

每一回合由隊長抽取密碼卡，根據卡上的3個數字，給出對應序號詞的線索（Cant）。比如：初始詞1是“黑色”，那么1對應的線索詞可以用“夜晚”。

第一回合中，隊友根據線索詞，推斷卡上的數字，并由隊長公開是否正確。與此同時，對方將會記錄這些信息。

而在第二回合，隊長再次抽數字卡，并給出線索詞，兩隊都要據此推斷數字，答案正確則記一分。

也就是說，隊長給出的線索詞，既要讓隊友對應到初始詞上，同時還要避免對手摸清其中的關聯。

任務設置

研究人員給模型設置了兩個子任務，初始詞分別為可見和不可見。

內部人員子任務模擬內部人員之間的通信，第一行的4個初始詞作為輸入內容。由于emoji表情符號在交流中起著重要的作用，因此也被允許作為有效輸入。

模型通過初始詞和線索詞進行推斷，預測并輸出初始詞對應的序號(灰色背景)。

而外部人員子任務中，初始詞是不可見的。

模型通過猜詞記錄、線索詞等進行推斷，預測并輸出記錄對應的序號(灰色背景)。

定量分析

為了解不同模型對Cant的理解能力，研究人員通過兩個子任務進行了定量分析。

在詞嵌入相似度的測試中，用多樣化的大型數據集訓練的DSG，性能顯著優于其他模型。

而具有更強計算能力的大尺寸模型，在內部任務中的表現顯著優于基礎尺寸模型。例如，RoBERTa-base和ERNIE-base，都優于BERT-base。

此外，采用參數共享的ALBERT-base，在兩個任務上都略微低于BERT。

值得注意的是，在兩個任務中表現最好的模型，分別以12.8和8.5的較大差距，落后于人類的表現。

這表明DogWhistle是一個非常具有挑戰性的數據集，為下一代預訓練語言模型提供了新的競技場。

定性分析

研究人員還給出了在內部任務中，BERT未能預測，但人類可以正確預測的代表性樣本。

“Dancing Pallbearers（黑人抬棺舞）” 在模型發布后才出現，以至于模型可能對該話題的認識不多。

對“007”（指詹姆斯·邦德電影）的推理，需要模式對各種知識有高度理解，而不是過度擬合淺層的詞匯特征，這也被認為是自然語言推理的主要缺陷。

還有“孩子都可以打醬油了”，也要求模型具有廣泛的語言知識才能理解。

研究人員將DogWhistle數據集作為中間任務，通過中間任務遷移學習來提高模型的性能。

首先，在內部子任務上對模型進行微調，然后在螞蟻金融問題匹配語料庫（AFQMC）和大型中文問題匹配語料庫（LCQMC）上，再次微調模型。

結果顯示，在兩個數據集上，DogWhistle都幫助模型獲得了更好的性能。

作者簡介

論文一作許燦文，曾在武漢大學就讀，目前是加州大學圣地亞哥分校（UCSD）的博士研究生。

他曾在微軟亞洲研究院實習，現在Hugging Face工作。主要研究方向包括：NLP中的深度學習、自然語言生成和社交媒體分析。

論文二作周王春澍，是北京航空航天大學計算機科學碩士，在微軟亞洲研究院實習，致力于NLP研究。

據作者介紹，這篇論文已經被NAACL 2021接收，數據集在GitHub上開源。