BERT 详解（二）

1. BERT 结构

BERT是以 Transformer 为基础的，目前有两种变体：

• BERT Base：12层(指transformer blocks)，12个 attention head，以及 1.1 亿个参数；
• BERT Large：24层(指transformer blocks)，16个attention head，以及 3.4 亿个参数。

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2. 文本处理

BERT 加入了一组特定规则来代表模型的输入文本，每个输入的表示由三种 Embedding 求和而成，##表示分词：

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• 标记嵌入 (Token Embeddings)：词向量，第一个单词是 CLS 标志，可以用于之后的分类任务，从 WordPiece 标记词汇表中学习特定标记的嵌入。

• 片段嵌入 (Segment Embeddings)：用来区别两种句子，BERT 还可以将句子对作为任务的输入。这就是为什么它学习了第一个和第二个句子的嵌入，以帮助模型区分二者。在上面的例子中，所有标记为 EA 的标记都属于句 A（EB同理）。

• 位置嵌入 (Position Embeddings)：BERT 学习并使用位置嵌入来表达词在句子中的位置，这些为了克服 Transformer 的限制而添加的。与 RNN 不同，Transformer 不能捕获“序列”或“顺序”信息。