2018年，对于NLP领域来说是最让人激动的一年。先后诞生的ELMo、GPT、BERT在预训练语言模型方面的成功给NLP领域的研究带来了新的姿势。特别是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在11项自然语言任务上刷新了最好成绩，同时BERT论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》获得NLP领域顶会NAACL 2019的最佳论文奖。
BERT抛弃了传统的RNN和CNN，主要结构是多层Transformer，其中Self Attention机制将任意位置的两个词之间距离转换成1，有效解决了长期依赖问题。
原论文中提到两种不同规模的BERT：BERTbase 和BERT large。其中，base版本有12个隐藏层，768个隐层单元，每个Attention有12个头，参数量达到110M；large版本有24个隐藏层，1024个隐藏层，每个Attention有16个头，参数量更是达到了340M。其网络结构如下图所示：
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与之前的预训练模型一样，BERT也分两个阶段: pre-training和fine-tuning。
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pre-training
BERT采用两种无监督任务来做预训练，一个是token-level的Masked Language Model，另一个是sentence-level的Next sentence Prediction。两个任务同时进行，因此BERT的损失函数是两者损失函数叠加。
1、Masked Language Model
在说MLM之前，我们需要意识到一个问题。语言模型如果使用双向的，会出现数据泄露问题。也就是说，模型可以间接知道要预测的词。这也是ELMo使用两个独立的双向模型的原因。
MLM的提出正是为了解决这个问题，具体做法是随机遮蔽输入序列中15%的单词作为训练样本：
- 80%用[MASK]代替；
- 10%用随机词代替；
- 10%保持不变；
这里只有15%的词被遮蔽原因是性能开销，双向编码器比单向编码器训练要慢。只选其中的80%做mask，是因为mask标记只存在于预训练阶段，在下游任务中输入并没有mask。10%用随机词，10%保持不变，原因是让编码器不知道哪些词需要预测，哪些词是错误的，因此被迫需要学习每一个词的表示向量。
2、Next Sentence Prediction
预训练一个二分类模型来学习句子之间的关系，预测下一个句子的方法对学习句子间关系很有帮助。具体做法：正样本，给定句子A和B，其中B是A在实际语境中的下一句； 负样本，句子B是语料库中随机选择的。通过两个特定的token [CLS]和[SEP]来串接两个句子。 正负样本各占一半。
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输入
BERT的输入编码向量(长度512)是由三个特征向量叠加的。
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1、Input Embeddings
每个输入序列的第一个token [CLS]专门用来分类，利用此位置的最后输出作为分类任务的输入embedding。在预训练时，[CLS]不参与mask，因而该位置面向整个序列的所有position做attention，[CLS]位置的输出足够表达整个句子的信息，类似一个global feature。单词token对应的embedding更关注该token的语义语法及上下文信息表达，类似一个local feature。
2、Position Embeddings
由于transformer无法获得字的位置信息，BERT也加入了绝对位置编码，但和transformer不同的是：transformer的位置编码是通过sin和cos构造出来的，这里Position Embeddings直接采用类似word embedding的方式直接获得位置编码。
3、Segment Embeddings
在预训练的句子对预测任务及问答、相似匹配等任务中，需要对前后句子做区分。将句对输入同一序列，以特殊标记 [SEP] 分割，同时对第一个句子的每个token添加Sentence A Embedding；第二个句子添加Sentence B Embedding，实验中让EA=1，EB=0。
Fine-tune
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针对不同任务，BERT采用不同部分的输出做预测。由上图可以知道，BERT有两种输出：Pooler output（对应[CLS]位置的输出）和 Sequence output（对应的是序列中所有词的最后一层hidden输出）。
1、分类/回归任务（利用Pooler output）
- Single sentence Classification tasks，例如：文本分类，我想听音乐，分到音乐这个domain）；
- Sentence Pair Classification tasks，例如：自然语言推断任务（NLI），给定前提，推断假设是否成立；
- 回归任务，回归其实是分类的一种特殊形式，最后输出的是一个数值而不是具体的某个类别概率；例如：文本相似度，可以判断两个句子是不是类似，得到的具体分数。
2、序列任务（利用Sequence output）
- 命名实体识别（NER）；
- 完形填空（Cloze task），其实这就是BERT预训练的一种任务；
- SQuAD（Standford Question Answering Dataset）task，SQuAD任务输入是D、Q，其实D是该篇文章，Q是问题，返回的结果是答案开始词的位置s和结束词的位置e；
Experiments
说了这么多，我们来看看当初霸榜的BERT与先前的模型对比成绩到底如何:
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最后
BERT采用Pre-training和Fine-tuning两阶段训练任务，在Pre-training阶段使用多层双向transformer，并采用Masked LM 和 Next Sentence Prediction两种训练任务解决token-level和sentence-level问题，为下游任务提供了一个通用模型框架。
在NLP领域，BERT具有里程碑意义，对后续的研究产生了深远影响。
但是我们站在当前时间点回头看，BERT自身也存在一些缺点，后续文章中会介绍到BER的缺点和优化。
参考：
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