Bert框架
- 基本架构
-
- Embedding
- pre-training
-
- [MLM（Mask Language Model）](#MLM（Mask Language Model）)
- [NSP（Next Sentence Prediction）](#NSP（Next Sentence Prediction）)
- fine-tuning
- 优缺点
基本架构
由Transformer的Encoder层堆叠而来
每个部分组成如下：
Embedding
Embedding由三种Embedding求和而成
- 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
（通过建立词向量表）将每个词转化成一个一维向量，作为模型的输入。首先对文本进行tokenization处理，且在文本开头(CLS)和结尾(SEP)分别插入两个特殊的Token，CLS表示该特征用于分类模型，对非分类模型，该符号可以省去。SEP表示分句符号，用于断开输入语料中的两个句子。
Bert处理英文文本需要含有30522个词，Token Embeddings将每个词转化成768维向量
- Segment Embeddings：区别两种句子，因为预训练不光做LM（语言模型，从左往右生成），还要做以两个句子为输入的分类任务。
Segment Embeddings有两种向量表示（0，1），用于表示两个句子，前一个句子全部赋值为0，后一个句子全部赋值为1，然后拼接起来。
如问答系统任务要预测下一句，输入是有关联的句子；文本分类只有一个句子，则全部为0
- Position Embeddings：与Transformer中不一样，不是三角函数的固定位置编码而是学习出来的
由于出现在文本不同位置的字/词所携带的语义信息存在差异(如 "你爱我" 和 "我爱你")，你和我虽然都和爱字很接近，但是位置不同，表示的含义不同。
在 RNN 中，第二个 "I" 和 第一个 "I" 表达的意义不一样，因为它们的隐状态不一样。对第二个 "I" 来说，隐状态经过 "I think therefore" 三个词，包含了前面三个词的信息，而第一个 "I" 只是一个初始值。因此，RNN 的隐状态保证在不同位置上相同的词有不同的输出向量表示。
BERT 中处理的最长序列是 512 个 Token，长度超过 512 会被截取，BERT 在各个位置上学习一个向量来表示序列顺序的信息编码进来，意味着 Position Embeddings 实际上是一个 (512, 768) 的 lookup 表，表第一行是代表第一个序列的每个位置，第二行代表序列第二个位置。
最后，BERT 模型将 Token Embeddings (1, n, 768) + Segment Embeddings(1, n, 768) + Position Embeddings(1, n, 768) 求和的方式得到一个 Embedding(1, n, 768) 作为模型的输入。
CLS的作用：
Bert在第一句前会加一个CLS标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。
原因：self-attention是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，但是目标词本身的语义还是会占主要部分的与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更"公平"地融合文本中各个字/词的语义信息。
pre-training
bert是一个多任务模型，由两个自监督任务组成，即MLM和NSP
MLM（Mask Language Model）
在训练的时候随机从输入语料上mask掉一些单词 ，然后通过的上下文预测该单词 ，该任务非常像我们在中学时期经常做的完形填空。
在BERT的实验中，15%的WordPiece Token会被随机Mask掉。在训练模型时，一个句子会被多次喂到模型中用于参数学习，但是Google并没有在每次都mask掉这些单词，而是在确定要Mask掉的单词之后，做以下处理。
- 80%的时候会直接替换为Mask，将句子 "my dog is cute" 转换为句子 "my dog is Mask"。
- 10%的时候将其替换其它任意单词，将单词 "cute" 替换成另一个随机词，例如 "apple"。将句子 "my dog is cute" 转换为句子 "my dog is apple"。
- 10%的时候会保留原始Token，例如保持句子为 "my dog is cute" 不变。
优点
1）被随机选择15%的词当中以10%的概率用任意词替换去预测正确的词，相当于文本纠错任务，为BERT模型赋予了一定的文本纠错能力；
2）被随机选择15%的词当中以10%的概率保持不变，缓解了finetune时候与预训练时候输入不匹配的问题 （预训练时候输入句子当中有mask，而finetune时候输入是完整无缺的句子，即为输入不匹配问题）。
缺点：针对有两个及两个以上连续字组成的词，随机mask字割裂了连续字之间的相关性，使模型不太容易学习到词的语义信息
NSP（Next Sentence Prediction）
判断句子B是否是句子A的下文。如果是的话输出'IsNext'，否则输出'NotNext'
训练数据的生成方式是从平行语料中随机抽取的连续两句话，其中50%保留抽取的两句话，它们符合IsNext关系，另外50%的第二句话是随机从预料中提取的，它们的关系是NotNext的
fine-tuning
微调(Fine-Tuning)的任务包括：
- 基于句子对的分类任务
- 基于单个句子的分类任务
- 问答任务
- 命名实体识别
优缺点
- 优点：
- BERT 相较于原来的 RNN、LSTM 可以做到并发执行，同时提取词在句子中的关系特征，并且能在多个不同层次提取关系特征，进而更全面反映句子语义。
- 相较于 word2vec，其又能根据句子上下文获取词义，从而避免歧义出现
- 缺点：
- 模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易过拟合。
- BERT的NSP任务效果不明显 ，MLM 存在和下游任务mismathch的情况。
- BERT对生成式任务和长序列建模支持不好。
内容参考：读懂BERT，看这一篇就够了