简介:
BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别或者句子级别的向量表示,word2vec是上下文无关的(Context-Free),而BERT是上下问有关的(Contextual).意思就是,word2vec只是具有词本身的语义信息,而没有包含文本(不是特指某个文本,而是所有跟该词相关的文本信息)上下文信息,BERT却是相反的.目前为止,BERT已经取得了所有NLP任务的最好结果,所以才称之为最强NLP模型.
以下是BERT的详细介绍:
1.Mask-LM
传统的一般形式语言模型,都是从前向后(从左到右)的得到文本的语义表示.
图1
这样得到的文本表示句子结尾处的词可以包含前面词的语义信息,但是前面的词并有包含后面词的语义信息.为了解决这一问题,从而引出了双向RNN结构的模型(Bi-RNN/Bi-LSTM).但是如果模型加深,那么最后可能会形成一个"cycle"(作者原话),这是因为一层Bi-RNN会使前面的词包含后面词的语义,后面的词包含前面词的语义,那么一层一层的加深,每个词都会包含整个句子的语义信息,最后加深就变成了自己包含自己的"cycle".
所以作者在这里并没有使用循环神经网络架构,而是使用一种叫做Mask-LM的方法,使用Transformer进行训练:
We mask out 15% of the words in the input, run the entire sequence through a deep bidirectional Transformer encoder, and then predict only the masked words. For example:
图2
根据文中的意思很好理解Mask-LM的意思,就是随机的去掉部分输入句子的单词,让其作为要预测的label(相当于完形填空),然后用双向深度Transformer模型进行训练.
2.Next Sentence Prediction
此外,为了学习句子之间的关系，作者还训练一个简单任务：给出两个句子A和B，B是A之后的实际下一个句子，或者只是语料库中的随机句子？也就是判断句子B是不是句子A的下一个句子,是或者不是,这是一个二分类问题,称之为Next Sentence Prediction,它是BERT论文新提出的一项NLP任务，所以目前应该没有专门针对NSP的语料库.
图3
3.模型结构
BERT包括两个步骤:预训练Pre-training和微调fine-tuning.预训练是要花费很长的时间,而且硬件要求也很高,作用使用了4到16个云TPU训练了4天,所以家里没有矿的伙伴就直接使用预训练好的模型参数进行微调吧.文章开头也说了,BERT可以作为预训练模型,用于其他下游NLP任务,所以只需要使用预训练好的模型参数,加上微调就可以在常见的NLP任务上取得较好的效果.
作者给出了两个主要模型:Basic-model,Large-model.分别有12层/768个神经单元/12-heads/110M参数和24层/1024个神经单元/16heads/340M参数.以下是一些模型的其他release版本,其中uncased是指文本已经分词和小写处理.
图4
作者强调,BERT模型的硬件要求高,参数量较小的Basic-model也需要在12g-16g的GPU上才可以运行(所以我也就只能看看文章--.).
模型更详细的其他信息,可参考BERT代码github:BERT
原文地址：https://www.cnblogs.com/hiyoung/p/10132560.html