BERT框架详解

news2024/11/13 20:46:17

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google在2018年提出的一种自然语言处理(NLP)模型。BERT通过使用Transformer架构,实现了对文本的双向上下文理解,从而在多个NLP任务中取得了突破性的成果。本文将详细介绍BERT框架的各个组成部分和关键概念。

1. BERT的基本概念

1.1 双向编码

传统的语言模型(如LSTM)通常只能向前或向后处理文本,而BERT通过使用Transformer架构,实现了对文本的双向编码。这意味着BERT在处理某个词时,不仅考虑了前面的词,还考虑了后面的词,从而更好地捕捉上下文信息。

1.2 Transformer架构

BERT基于Transformer架构,这是一种由Vaswani等人在2017年提出的模型。Transformer通过自注意力机制(Self-Attention)和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Networks)来处理序列数据,避免了RNN中的序列依赖问题,提高了并行化能力。

1.3 预训练和微调

BERT采用了预训练和微调的两阶段训练方法:

  • 预训练:在大规模无标注文本数据上进行预训练,学习通用的语言表示。
  • 微调:在特定任务的标注数据上进行微调,以适应具体的NLP任务。

2. BERT的输入表示

2.1 Token Embeddings

每个输入词都被映射到一个固定大小的向量,称为Token Embedding。BERT使用WordPiece模型来处理词汇表,可以有效地处理未登录词(Out-of-Vocabulary, OOV)问题。

2.2 Segment Embeddings

为了区分同一个句子中的不同部分,BERT引入了Segment Embeddings。例如,在问答任务中,输入通常由问题和文档组成,Segment Embeddings可以帮助模型区分这两部分。

2.3 Position Embeddings

为了保留词在句子中的位置信息,BERT使用了Position Embeddings。这些嵌入向量是固定的,与输入词的位置相对应。

2.4 输入表示的组合

最终的输入表示是Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings的和:

Input Embedding=Token Embedding+Segment Embedding+Position EmbeddingInput Embedding=Token Embedding+Segment Embedding+Position Embedding

3. BERT的预训练任务

3.1 Masked Language Model (MLM)

MLM任务的目标是在给定部分被遮盖的输入序列的情况下,预测被遮盖的词。具体步骤如下:

  1. 随机选择输入序列中的15%的词进行遮盖。
  2. 80%的被选中的词用特殊标记 [MASK] 替换。
  3. 10%的被选中的词用随机词替换。
  4. 10%的被选中的词保持不变。
  5. 模型需要预测这些被遮盖的词。

3.2 Next Sentence Prediction (NSP)

NSP任务的目标是判断两个句子是否是连续的。具体步骤如下:

  1. 50%的情况下,输入的两个句子是连续的。
  2. 50%的情况下,输入的第二个句子是随机选取的。
  3. 模型需要预测这两个句子是否是连续的。

4. BERT的模型架构

4.1 Transformer Encoder

BERT使用了多个Transformer Encoder层,每个Encoder层包含两个子层:

  • 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention):通过多个注意力头捕获不同位置的信息。
  • 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network):对每个位置的特征进行非线性变换。

4.2 层归一化(Layer Normalization)

在每个子层之后,BERT使用了层归一化(Layer Normalization),以稳定训练过程。

4.3 残差连接(Residual Connections)

为了缓解梯度消失问题,BERT在每个子层之后使用了残差连接(Residual Connections)。

5. BERT的微调

5.1 文本分类

对于文本分类任务,BERT在输入序列的开头添加了一个特殊的 [CLS] 标记,并在输出层使用该标记的隐藏状态进行分类。

5.2 问答

对于问答任务,BERT在输入序列的开头添加 [CLS] 标记,并在输入序列中插入 [SEP] 标记来分隔问题和文档。模型需要预测答案的起始位置和结束位置。

5.3 命名实体识别

对于命名实体识别任务,BERT直接使用每个词的隐藏状态进行分类,以预测每个词的实体类型。

6. BERT的变体

6.1 RoBERTa

RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach)是Facebook对BERT的改进版本,主要改进包括:

  • 更大的批量大小:使用更大的批量大小进行训练,提高了模型的稳定性。
  • 动态遮盖:在每个epoch中动态选择要遮盖的词,而不是固定遮盖。
  • 移除NSP任务:仅使用MLM任务进行预训练。

6.2 DistilBERT

DistilBERT是Hugging Face对BERT的轻量化版本,通过知识蒸馏技术,将BERT的知识转移到一个较小的模型中,从而在保持性能的同时减小模型的大小和推理时间。

6.3 ALBERT

ALBERT(A Lite BERT)是Google对BERT的改进版本,主要改进包括:

  • 分解嵌入矩阵:将嵌入矩阵分解为两个较小的矩阵,减少了参数量。
  • 跨层参数共享:在不同的Transformer层之间共享参数,进一步减少了模型的大小。

7. BERT的应用

7.1 机器翻译

BERT可以用于生成高质量的翻译结果,尤其是在低资源语言对上。

7.2 情感分析

BERT可以用于情感分析任务,通过理解上下文信息,提高情感分类的准确性。

7.3 文本生成

BERT可以用于生成连贯的文本,例如自动摘要和对话生成。

7.4 问答系统

BERT可以用于构建高效的问答系统,通过理解问题和文档的上下文,生成准确的答案。

8. 结论

BERT通过双向编码和Transformer架构,显著提高了自然语言处理任务的性能。其预训练和微调的两阶段训练方法,使得模型能够在多种任务上取得优异的表现。随着研究的不断深入,BERT及其变体将继续在NLP领域发挥重要作用。

希望本文能够帮助你更好地理解和应用BERT框架。如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言交流!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2239650.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

定时器(QTimer)与随机数生成器(QRandomGenerator)的应用实践——Qt(C++)

一、QTimer与QRandomGenerator (一)QTimer(定时器)[2] QTimer类为定时功能提供了一个高级编程接口。在使用QTimer时,实例化一个QTimer对象并将其timeout()发射信号与合适的信号槽相连接。通过调用QTimer的start()函数…

Linux 进程线程间通信总结

线程 线程共享存储空间主要带来的问题是数据同步和互斥。由于线程在同一进程中运行,它们共享相同的内存空间,任何线程都可以访问共享数据。这样,多个线程并发执行时,可能会导致以下两种主要问题: 互斥问题&#xff0…

什么是RAG? LangChain的RAG实践!

1. 什么是RAG RAG的概念最先在2020年由Facebook的研究人员在论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出来。在这篇论文中他们提出了两种记忆类型: 基于预训练模型(当时LLM的概念不像现在这么如日中天&#xff0…

Python 进阶函数教程

Python 进阶函数教程 引言 在 Python 编程中,函数是组织代码、提高可重用性和可读性的关键组成部分。尽管许多初学者掌握了基本的函数定义和调用,但 Python 还提供了许多高级功能,使函数更加灵活和强大。本文将深入探讨 Python 中的高级函数…

ReactPress:深入解析技术方案设计与源码

ReactPress Github项目地址:https://github.com/fecommunity/reactpress 欢迎提出宝贵的建议,欢迎一起共建,感谢Star。 ReactPress是一个基于React框架开发的开源发布平台,它不仅仅是一个简单的博客系统,更是一个功能全…

c++实现B树(下)

书接上回小吉讲的是B树的搭建和新增方法的实现(blog传送门🚪:B树实现上)(如果有小可爱对B树还不是很了解的话,可以先看完上一篇blog,再来看小吉的这篇blog)。那这一篇主要讲的是B树中…

【漏洞分析】Fastjson最新版本RCE漏洞

01漏洞编号 CVE-2022-25845CNVD-2022-40233CNNVD-202206-1037二、Fastjson知多少 万恶之源AutoType Fastjson的主要功能是将Java Bean序列化为JSON字符串,这样得到的字符串就可以通过数据库等方式进行持久化了。 但是,Fastjson在序列化及反序列化的过…

PSRAM,Flash,SRAM,ROM有什么区别

PSRAM、Flash、SRAM 和 ROM 是四种不同类型的存储器,它们在计算机和嵌入式系统中的用途、特性和工作方式各不相同。下面是这四种存储器的区别和各自的特点: ### 1. **SRAM(静态随机存取存储器)** - **特性**: - **易…

大数据学习13之Scala基础语法(重点)

1. 简介 Scala 是 Scalable Language 的简写,是一门多范式的编程语言。创始人为 Martin Odersky 马丁奥德斯基。 Scala 这个名字来源于 Scalable Language(可伸缩的语言),它是一门基于 JVM 的多范式编程语言,通俗的说:…

django入门【05】模型介绍——字段选项(二)

文章目录 1、null 和 blank示例说明⭐ null 和 blank 结合使用的几种情况总结: 2、choices**choices 在 Django 中有以下几种形式:**(1) **简单的列表或元组形式**(2) **字典映射形式**(3&#…

微信小程序:vant组件库安装步骤

前言:在微信小程序中引用vant组件报错,提示路径不存在,这很有可能是因为没有安装构建vant组件库导致。下面是我整理的安装vant组件库的步骤: 第一步:安装node.js(执行完第一步请重启小程序) 具体步骤请看链接:node.js…

Python如何根据给定模型计算权值

目录 一、特征权重的重要性 二、线性回归中的特征权重计算 1. 导入必要的库 2. 创建示例数据集 3. 分割数据集 4. 训练线性回归模型并计算权重 三、特征选择方法 四、实际案例:金融科技数据集 五、总结 在机器学习中,特征权重的计算是理解模型如…

过去几年电子学习的趋势

近年来,在技术和不断变化的学习者期望的推动下,电子学习已经发展成为一种适应性强、沉浸式和社会化的教育形式。个性化已成为最具影响力的趋势之一,Coursera和LinkedIn Learning等平台为个人量身定制内容。这些平台使用人工智能来建议课程、跟…

面相小白的php反序列化漏洞原理剖析

前言 欢迎来到我的博客 个人主页:北岭敲键盘的荒漠猫-CSDN博客 本文整理反序列化漏洞的一些成因原理 建议学习反序列化之前 先对php基础语法与面向对象有个大体的了解 (我觉得我整理的比较细致,了解这俩是个啥就行) 漏洞实战情况 这个漏洞黑盒几乎不会被发现&am…

Flutter中的Material Theme完全指南:从入门到实战

Flutter作为一款热门的跨平台开发框架,其UI组件库Material Design深受开发者喜爱。本文将深入探讨Flutter Material Theme的使用,包括如何借助Material Theme Builder创建符合产品需求的主题风格。通过多个场景和代码实例,让你轻松掌握这一工…

IDC机房服务器托管的费用组成

IDC机房服务器托管的费用,并不是只有我们所想的电费而已,还有一些其它费用组成,详细来看: 1. 机位费用:   - 机位费用是根据服务器的尺寸和占用的空间来计算的。服务器通常按照U(Unit)的高度来…

032集——圆转多段线(Circle to Polyline)(CAD—C#二次开发入门)

CAD中圆可转为带有凸度的多段线以方便后期数据计算、处理&#xff0c;效果如下&#xff1a; 白色为圆&#xff0c;红色为转换后的多段线&#xff08;为区分&#xff0c;已手工偏移多段线&#xff09; public static void XX(){var curves Z.db.SelectEntities<Entity>…

Nginx更换ssl证书不生效

一.场景 在用的ssl证书要过期了&#xff0c;申请了新的ssl证书下来&#xff0c;在nginx配置上更换上去后&#xff0c;打开系统地址&#xff0c;一依然是使用原来的旧证书&#xff0c;以前有更换过别的域名证书&#xff0c;重启nginx服务后立马就生效了。 这次没生效&#xff…

华为eNSP:MSTP

一、什么是MSTP&#xff1f; 1、MSTP是IEEE 802.1S中定义的生成树协议&#xff0c;MSTP兼容STP和RSTP&#xff0c;既可以快速收敛&#xff0c;也提供了数据转发的多个冗余路径&#xff0c;在数据转发过程中实现VLAN数据的负载均衡。 2、MSTP可以将一个或多个VLAN映射到一个Inst…

Jmeter中的配置原件(二)

5--HTTP请求默认值 用途 设置默认值&#xff1a;为多个HTTP请求设置通用的默认值&#xff0c;如服务器地址、端口号、协议等。简化配置&#xff1a;避免在每个HTTP请求中重复配置相同的参数。 配置步骤 添加HTTP请求管理器 右键点击线程组&#xff08;Thread Group&#xff…