BERT 语言模型

引言

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 开发的一种预训练的自然语言处理 (NLP) 模型。BERT 是一种 Transformer 风格的神经网络架构，旨在分析输入数据的模式，包括文本。

BERT 的独特之处在于它是一个双向模型，这意味着它在预测单个词语时可以考虑整个句子或段落的上下文。这使得 BERT 在各种 NLP 任务上表现出色，包括文本分类、命名实体识别和问答。

BERT 在大量文本数据（如维基百科和 Book Corpus 数据集）上使用一种称为掩码语言建模（masked language modelling）的技术进行预训练。在训练过程中，BERT 学习预测句子中缺失的词语，这有助于它理解词语之间的关系以及它们出现的上下文。

BERT 如何工作？

任何 BERT 都是一个双向模型，因此在将词语编码成向量表示时，它可以同时考虑词语的左侧和右侧上下文。这与传统的语言模型形成对比，传统的语言模型通常是单向的，只考虑词语的左侧或右侧上下文。

BERT 通过掩码语言建模和下一句预测这两个目标，在大量文本数据上进行预训练。在掩码语言建模任务中，模型会接收一个包含一些词语缺失的句子，并根据句子的上下文预测这些词语的含义。在下一句预测任务中，模型会接收两个句子，并需要判断第二个句子是否可能接在第一个句子后面出现在实际文本中。

在对 BERT 进行预训练后，它可以进一步在各种 NLP 任务上进行改进，包括情感分类、命名实体识别和问答。然后，通过使用较少特定任务的数据在特定任务上进行训练，对预训练的 BERT 模型进行微调。通过这种方式，模型可以学习到手头任务特有的关联和模式，并产生最先进的结果。

BERT 架构

Vaswani 等人在 2017 年提出了 Transformer 架构，BERT 是基于该设计的一个神经网络模型。Transformer 架构是处理序列输入数据并使用自注意力机制的神经网络的一个例子。它允许模型在将输入序列解码为固定长度的向量形式时，关注输入序列的各个部分。因此，它可以捕捉输入文本中的长距离依赖关系，这对于理解文本的含义至关重要。

由于 BERT 是一个双向模型，它在将词语编码成向量表示时可以同时考虑词语的左侧和右侧上下文。这与只考虑词语左侧或右侧上下文的传统单向语言模型形成对比。在预训练之后，BERT 可以使用较少的任务数据在特定的 NLP 任务上进行微调。这个微调过程进一步增强了 BERT 在这些任务上的有效性，使其成为科学和商业应用中一个非常成功和流行的 NLP 系统。

BERT 是一个具有多个 Transformer 层层的深度神经网络。原始 BERT 模型的基本模型和大型模型分别有 12 层和 24 层 Transformer 层。每个 Transformer 层由一个逐位置的完全连接的前馈网络、一个多头自注意力机制和两个子层组成。前馈网络有助于将输入文本中每个词语的上下文编码为固定长度的向量表示。由于自注意力技术，模型能够实现这一点。

BERT 的背景

在 BERT 出现之前，最广泛使用的 NLP 模型是循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)，它们在大量标记数据上进行训练，以学习词语的表示以及它们在句子中的连接。这些模型在捕捉文本中的长距离关系方面存在局限性，而这对于理解句子的含义至关重要。

Vaswani 等人于 2017 年开发的 Transformer 架构使用自注意力机制来记录句子中每对词语之间的依赖关系，从而解决了 RNN 和 CNN 的一些缺点。结果是，模型能够更好地理解句子的上下文和词语的含义。

Google AI 的研究人员将这种 Transformer 设计构建到了 BERT 中，这是一个深度双向 Transformer 模型，能够同时捕捉句子中所有词语对之间的双向（从左到右和从右到左）关系。通过在大量的无标记文本上进行训练，BERT 可以获得可用于特定 NLP 应用的广泛语言表示。

BERT 自问世以来，对自然语言处理（NLP）领域产生了巨大影响。它被用于许多不同的应用，例如问答系统、情感分类、聊天机器人等等。该模型还激发了对基于 Transformer 的结构和 NLP 预训练技术的进一步研究。BERT 的起源可以追溯到预训练的上下文表示，如半监督序列学习、生成式预训练、ELMo 和 ULMFit。

BERT 的特点

BERT 处理文本中长距离关系的能力是其重要特性之一。传统语言模型仅考虑词语的左侧或右侧上下文，这限制了它们捕捉长距离关系的能力。相反，BERT 可以检查词语的左右两侧上下文，使其能够识别长距离关系并更清晰地理解文本的含义。

BERT 处理语言歧义的能力是另一个关键方面。歧义是指一个词语或短语根据上下文可能有多种解释，这是自然语言文献中普遍存在的问题。BERT 可以通过根据文本的上下文知识来区分词语和句子来处理这种不确定性。

BERT 因其众多的参数而非常有效。与大多数其他语言模型不同，初始 BERT 模型拥有 3.4 亿个参数。庞大的参数数量使 BERT 能够理解语言中的复杂模式和关联，从而在许多 NLP 任务上取得最先进的结果。

BERT 的应用

接下来的几行将介绍 BERT 的主要用途。由于其适应性和从大量无标记文本中学习的能力，它已成为各种 NLP 任务的流行选择。随着对基于 Transformer 的架构和 NLP 预训练方法的研究不断深入，BERT 及其相关模型的未来应用有望更加富有创新性。

1. 文本分类

BERT 最常见的应用之一是文本分类，其目标是为给定的文本分配一个类别或标签。这可能包括情感分析、主题分类或垃圾邮件检测等。通过在特定数据集上对 BERT 进行微调，模型可以学会以高精度对文本进行分类。

2. 命名实体识别

识别和分类文本中的命名实体，如人名、公司名和地点名，称为命名实体识别 (NER)。BERT 已被应用于法律文件和医疗数据中的实体识别等应用，因为它已被证明在 NER 任务上取得了最先进的结果。

3. 问答

以自然语言回答问题，例如搜索引擎或个人助手经常遇到的问题，称为问答 (QA)。使用 BERT 构建了各种 QA 系统，包括那些需要高级推理或领域特定知识的系统。

4. 自然语言推断

评估一个陈述相对于另一个陈述是被蕴含、矛盾还是中立的任务称为自然语言推断 (NLI)。使用 BERT 构建了能够理解句子之间关系并正确对其进行分类的 NLI 模型。

5. 机器翻译

机器翻译用于将一种语言的文本翻译成另一种语言。BERT 已被集成到机器翻译模型中，通过提供更强的源语言上下文和理解能力来提高翻译准确性。

6. 聊天机器人

聊天机器人是旨在模仿与真人进行对话的计算机程序。使用 BERT 构建了能够理解和响应自然语言查询并为用户提供有用信息或帮助的聊天机器人。

7. 文本摘要

从较长的文本（例如文章或文档）中生成简短摘要称为文本摘要。BERT 已被用于构建文本摘要模型，这些模型能够准确地找出文本中最关键的段落并生成简洁的摘要。

结论

总而言之，BERT 是一种创新的自然语言处理 (NLP) 范式，彻底改变了 NLP 行业。它在各种 NLP 任务上的出色表现使其成为该行业最流行和最重要的模型之一。