神经网络算法 - 一文搞懂BERT（基于Transformer的双向编码器）

本文将从BERT的本质、BERT的原理、BERT的应用三个方面，带您一文搞懂Bidirectional Encoder Representations from Transformers | BERT。

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BERT架构：一种基于多层Transformer编码器的预训练语言模型，通过结合Tokenization、多种Embeddings和特定任务的输出层，能够捕捉文本的双向上下文信息，并在各种自然语言处理任务中表现出色。

BERT架构

输入层 (Input)

BERT的输入是一个原始的文本序列，它可以是单个句子，也可以是两个句子（例如，问答任务中的问题和答案）。在输入到模型之前，这些文本需要经过特定的预处理步骤。
Tokenization 和 Embeddings

Tokenization: 输入文本首先通过分词器（Tokenizer）被分割成Token。这一步通常包括将文本转换为小写、去除标点符号、分词等。BERT使用WordPiece分词方法，将单词进一步拆分成子词（subwords），以优化词汇表的大小和模型的泛化能力。

Token Embeddings: 分词后的Token被映射到一个高维空间，形成Token Embeddings。这是通过查找一个预训练的嵌入矩阵来实现的，该矩阵为每个Token提供一个固定大小的向量表示。

Segment Embeddings: 由于BERT能够处理两个句子作为输入（例如，在句子对分类任务中），因此需要一种方法来区分两个句子。Segment Embeddings用于此目的，为每个Token添加一个额外的嵌入，以指示它属于哪个句子（通常是“A”或“B”）。

Position Embeddings: 由于[Transformer]模型本身不具有处理序列中Token位置信息的能力，因此需要位置嵌入来提供这一信息。每个位置都有一个独特的嵌入向量，这些向量在训练过程中学习得到。

Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三者相加，得到每个Token的最终输入嵌入。
BERT的网络结构 (Network Structure of BERT)

BERT的核心是由多个[Transformer]编码器层堆叠而成的。每个编码器层都包含自注意力机制和前馈神经网络，允许模型捕捉输入序列中的复杂依赖关系。
自注意力机制: 允许模型在处理序列时关注不同位置的Token，并计算Token之间的注意力权重，从而捕捉输入序列中的依赖关系。
前馈神经网络: 对自注意力机制的输出进行进一步转换，以提取更高级别的特征。
残差连接和层归一化: 用于提高模型的训练稳定性和效果，有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题。
输出层 (Output)

BERT的输出取决于特定的任务。在预训练阶段，BERT采用了两种任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。
MLM: 在这种任务中，BERT预测输入序列中被随机遮盖的Token。模型的输出是每个被遮盖Token的概率分布，通过Softmax层得到。
NSP: 这种任务要求BERT预测两个句子是否是连续的。模型的输出是一个二分类问题的概率分布。

BERT模型的输入： 通过结合Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三种嵌入方式，BERT等模型能够全面捕获文本的语义和上下文信息，为各类自然语言处理任务提供强大的基础表示能力。

Token Embeddings：
在BERT中，输入文本首先被分割成Token序列（单词、子词等），每个Token都会被映射到一个高维向量空间，形成Token Embeddings。这些嵌入捕获了Token的语义信息，是模型理解文本的基础。
Token Embeddings是通过在大规模语料库上进行无监督预训练得到的，这使得BERT能够理解和处理各种复杂的语言现象和语义关系。

Token Embeddings

Segment Embeddings：
为了处理像问答这样的任务，BERT引入了Segment Embeddings来区分两个不同但相关的句子（例如问题和答案）。这些嵌入帮助模型理解句子间的关系和边界。
在文本分类任务中，Segment Embeddings的作用可能不那么明显，因为输入通常是一个连续的文本段落。然而，它们仍然可以用于区分不同部分的文本，特别是在处理长文档或多个句子时。

Segment Embeddings

Position Embeddings：
由于Transformer结构本身不具备处理序列顺序的能力，BERT引入了Position Embeddings来捕获文本中Token的位置信息。
这些嵌入确保模型能够区分不同位置的相同Token，例如区分“hello，world”和“world，hello”中的“hello”和“world”。

Position Embeddings

Position Embeddings与Token Embeddings和Segment Embeddings相加，形成最终的输入嵌入，这些嵌入随后被送入[Transformer]编码器进行处理。

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BERT的工作原理是通过在大规模未标注数据上执行预训练任务（如Masked Language Model来捕获文本中词汇的双向上下文关系，以及Next Sentence Prediction来理解句子间的逻辑关系），再将预训练的模型针对特定任务进行Fine tuning，从而在各种自然语言处理任务中实现高性能。

BERT工作原理

模型的预训练任务****：在大量未标注数据上进行自我学习的过程，通过这些任务，模型能够学习到语言的内在规律和模式，从而为其在后续的具体任务（如文本分类、问答等）中提供有力的支持。以下是两个核心的预训练任务：****

无监督预训练

Masked Language Model (MLM)
任务描述：在输入的文本中，随机地遮盖或替换一部分词汇，并要求模型预测这些被遮盖或替换的词汇的原始内容。
目的：使模型能够利用双向的上下文信息来预测被遮盖的词汇，从而学习到更深层次的语义表示。
实现方式：在预训练阶段，BERT随机选择文本中15%的Token进行遮盖，其中80%的时间用[MASK]标记替换，10%的时间用随机词汇替换，剩下的10%保持不变。这种遮盖策略被称为动态遮盖，因为它在每次输入时都会随机改变遮盖的位置和词汇。

Masked Language Model (MLM)

Next Sentence Prediction (NSP)
任务描述：给定一对句子，判断第二个句子是否是第一个句子的后续句子。
目的：使模型能够理解句子间的逻辑关系，如连贯性、因果关系等，从而提高其在处理长文档或复杂文本时的能力。
实现方式：在预训练阶段，BERT构造了一个二分类任务，其中50%的时间B是A的真正后续句子（标签为“IsNext”），另外50%的时间B是从语料库中随机选择的句子（标签为“NotNext”）。模型通过最后一层Transformer输出的[CLS]标记的嵌入来进行预测。

Next Sentence Prediction (NSP)

模型Fine tuning******：BERT的fine-tuning过程是针对特定任务对预训练模型进行调整的过程，使其能够更好地适应和解决具体任务。根据任务类型的不同，对BERT模型的修改也会有所不同，但通常这些修改都相对简单，往往只需要在模型的输出部分加上一层或多层神经网络。******

模型Fine tuning

任务类型：根据具体任务的不同，BERT的fine-tuning可以分为以下几种类型：
句子对分类任务（Sentence Pair Classification）：这种任务需要判断两个句子之间的关系，如文本蕴含、问答匹配等。在fine-tuning时，将两个句子一起输入模型，并取第一个token（[CLS]）的输出表示作为整个句子对的表示，然后将其输入到一个额外的softmax层进行分类。
单句分类任务（Single Sentence Classification）：这种任务需要对单个句子进行分类，如情感分析、文本分类等。在fine-tuning时，将单个句子输入模型，并同样取第一个token（[CLS]）的输出表示进行分类。
问答任务（Question Answering）：这种任务需要模型从给定的文本中找出问题的答案。在fine-tuning时，将问题和答案一起输入模型，并取答案部分在模型输出中的起始和结束位置作为答案的预测。
序列标注任务（Sequence Tagging，如命名实体识别NER）：这种任务需要对输入序列中的每个token进行分类，如识别文本中的实体、词性标注等。在fine-tuning时，取所有token在最后一层Transformer的输出，然后将其输入到一个额外的softmax层进行逐token的分类。
模型修改：在进行fine-tuning时，对BERT模型的修改通常包括以下几个方面：
输入处理：根据任务类型的不同，对输入数据进行相应的处理，如将句子对拼接在一起、添加特殊标记等。
输出层：在BERT模型的输出部分添加一层或多层神经网络，用于将模型的输出转换为任务所需的格式。对于分类任务，通常添加一个softmax层进行概率分布的计算；对于序列标注任务，则逐token进行分类。
损失函数：根据任务类型选择合适的损失函数，如交叉熵损失函数用于分类任务、平方差损失函数用于回归任务等。