BERT
今天我们想到 NLP 就会想到 BERT，在 NLP 领域中 BERT 到处屠榜。BERT 主要应用于自然语言处理中的预训练。这里想说一件有趣的事，就是当下比较火的自然语言处理模型如 ElMo 和 BERT 都是动画片芝麻街中角色。
感谢李宏毅分享
hulkbuster.jpg
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
bert_cover.jpeg
那么什么是 BERT 呢? 我们先从字面上解释一下什么是 BERT。
- Bidirectional : 是双向神经网络，这个在学习 RNN 时候我们就了解到如何使用双向 RNN 让每一个词视野更加广阔，不但可以看到其前面词还能看到后面的词
- Encoder : 说明 BERT 是编码器
- Representations : BERT 是完成词的表现的任务的模型
- Transformer: 表示 BERT 结构没有采用 LSTM 这样 RNN 结构，而是采用了 Transformer 这样结构来实现双向循环神经网，Transformer 对象 LSTM 的优势是并行计算
想了解 Transformer 可以参照
2020机器学习 Transform 模型(1)
2020机器学习 Transform 模型(2)
2020机器学习 Transform 模型(3)
我们先用一句话来概括一下 BERT ，BERT 做的事情就是接受一个句子，会输出一个词的表示，这就是 BERT所做的事情。
bert_apply.jpeg
BERT = 就是 Transformer 的编码器(Encoder)部分。
BERT 只是 Transformer 一部分，他优势在于无需收集带有标签的数据集我们就可以训练一个 BERT。
BERT 和 ELMo 关系
其实我们应该先介绍一下 ELMo ，因为我们只要将 ELMo 中的 LSTM 替换为 Transformer 就是 BERT。说以我们应该先介绍一下 ELMo。
bert_and_elmo.jpg
bert_input.png
上面图是 BERT 输入，BERT 输入分为 3 个部分
- Token Embedding: 在输入中有一些特殊字符[CLS]表示做分类任务，[SEP]表示句子之间间隔。这些大家不了解没有关系随后会详细介绍。为什么会有 [SEP] 呢，这是因为在训练 BERT 时候我们通常会输入 2 个句子，这两个句子间用 [SEP] 来进行分隔。
- Segment EmBeddings: 这里
和
表示词(token)来自哪个句子 A 或是 B。这个应该不难理解
- Position Embeddings
表示词(token)在输入的位置
训练 BERT 方法有两种方式，也就是两种任务来进行 BERT 的训练
MLM(Masked Language Model)
类似完形填空，我们在输入句子的 15% 词用 [MASK] 来替换掉，然后 BERT 如何填补，通过对比填补内容是否正确作为目标。在 15% 词替换又分为以下 3 种情况
- 80% 可能性会替换为[MASK]
- 10% 可能性替换相似其他词
- 10% 可能性会保持原样不动
mask_language_model.png
在值得注意时候在计算损失时候我们只针对[MASK]进行计算。
把[MASK]输入到一个线性多分类器(Linear Multi-class classifier) 能力很弱，如果成功预测出词汇，就说明 BERT 抽取很好词表示的向量。
NSP(Next Sentence Prediction)
在这个任务只要是判断前后两个句子是否有关联性。
next_sentence_prediction.jpg
给 BERT 输入两个句子，让 BERT 判断这两个句子是否有前后关联关系。这里需要引入[SEP] 词表示两个句子的分界线，[CLS] 通常放在输入序列第一个位置，[CLS]的输出给二分类的分类器(Linear Binary Classifier)，这个线性分类器会给出分数。,大家可能认为 [CLS] 应该放在句尾，这里解释一下为什么放置序列首位，而不是其他位置。这是因为 BERT 内部使用 Transformer ，Transformer 中每一个位置都是均等的，给输入顺序无关，所以 [CLS] 可以放在任意位置。无论[CLS]放在句子开头还是放在结尾都是没有差别。
我们知道 BERT ,接下来看一看 BERT 应用。最简单应用就是根据我们任务让 BERT 作为提取特征工具提供一些词向量来作为使用。但是 paper 中还给出不止这些 BERT 应用。还有让 BERT 和你的模型一起训练
网友评论