BERT 原理与代码实战案例讲解_bert 实战

BERT 原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍

自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。传统的NLP方法主要基于规则和统计模型,但随着深度学习的发展,基于神经网络的方法逐渐占据主导地位。

2018年,谷歌推出了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这是一种全新的预训练语言表示模型,在多个NLP任务上取得了突破性的成果。BERT的出现极大地推动了NLP领域的发展,成为当前最先进的语言模型之一。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer

BERT是基于Transformer架构的,Transformer最初被设计用于机器翻译任务。它完全依赖于注意力机制(Attention Mechanism)来捕获输入序列中的长程依赖关系,摒弃了传统序列模型中的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构。

graph TD
    A[输入序列] --> B[Multi-Head Attention]
    B --> C[Feed Forward]
    C --> D[Add & Norm]
    D --> E[N个Encoder层]
    E --> F[输出]
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2.2 预训练与微调

BERT采用了预训练(Pre-training)与微调(Fine-tuning)的范式。在预训练阶段,BERT在大规模无标注语料库上学习通用的语言表示;在微调阶段,BERT在特定的NLP任务上进行进一步训练,以适应该任务的需求。这种范式大大提高了模型的性能和泛化能力。

2.3 掩码语言模型

BERT使用了掩码语言模型(Mas