简介
Devlin在2018年提出BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformer），是自编码的语言建模方法。
模型详细介绍
结构
BERT由12层Transformer组成
输入
BERT的输入形式：CLS 文本1 SEP 文本2 SEP 。采用这种形式的原因：MLM对于输入形式没有要求，但是NSP要求模型的输入是两段文本，因为在预训练阶段输入形式统一为两段文本拼接的形式。
输入表示：由词向量（Token Embeddings）、块向量（Segment Embeddings）、位置向量（Position Embeddings）之和组成。
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词向量：输入序列的独热编码+可训练的词向量矩阵=>词向量。CLS 、SEP 也有词向量
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块向量：等于当前词所在块的编号（从0开始计数）。注：CLS 、第一个块结尾处的SEP 的块向量为0，其余的SEP顺次编码。
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位置向量：绝对位置的独热编码+可训练的词向量矩阵 => 位置向量。注：CLS 、SEP也均按照绝对位置的独热编码+可训练的词向量矩阵得到。
训练
包含两个预训练任务：掩码语言模型（MLM）、下一个句子预测（NSP）。
掩码语言模型（MLM）
即类似完形填空（Cloze）的做法：
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采用15%的掩码比例，即输入序列中15%的WordPieces子词被掩码（使用MASK标记替换原单词）。问题：造成预训练阶段、下游任务精调阶段不一致，因为人为引入的MASK标记不会在下游任务中出现。
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解决方案：不总是替换成MASK标记，按照概率选择如下三种中的一种：
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10%的概率不替换
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10%的概率替换成词表中的任何一个随机词；
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80%的概率替换成MASK标记；
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训练
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输入层：CLS x1 x2 ... xn SEP。
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输入文本长度小于BERT最大序列长度N：则需要补齐标记（Padding Token，PAD）补在文本后面，直到达到N。
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输入文本长度大于BERT最大序列长度N：则需要截断至N。
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编码层：Transformer
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输出层：预测掩码位置，softmax+交叉熵损失学习模型参数
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下一个句子预测（NSP）：
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方案：构建二分类任务。正负样本：正样本是文本中相邻的两个句子A和B，负样本是把B替换成语料库中的任意一个其余句子。正负样本比例在1：1。
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解决问题：阅读理解、文本蕴含需两段输入文本，MLM无法显式学习两段文本的关联关系。
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训练
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输入层：CLS x11 x21 ... xn1 SEP x12 x22... xn2 SEP
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编码层：Transformer
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输出层：使用CLS的隐含层表示进行分类预测，因为表示上下文语义表示的首个分量。softmax+交叉熵损失学习模型参数
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进阶预训练任务
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整词掩码（Whole Word Masking，WWM）
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解决问题：只掩码WordPieces子词带来信息泄露。比如：苹果只掩码了果
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解决方案：**掩码词汇的所有子词。**如：单词为philammon，所有子词phil、##am、##mon都会被掩码。除此之外，和MLM一致。
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注：掩码的概念不止局限于MASK，还包含替换为随机词、保留原词
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N-gram掩码（N-gram Masking，NM）
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解决问题：挖掘模型对连续空缺文本的还原能力
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解决方案：将经过WordPieces分词后的序列的连续N-gram文本掩码
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流程：
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根据掩码概率判断当前标记（Token）是否应该被掩码；
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需要掩码时，判断N-gram的掩码概率。为避免连续N-gram短语被掩码导致过长文本缺失，选择对于低N-gram采用高概率，高N-gram采用低概率抽取
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对该标记后的N-1个标记进行掩码。不足N-1，则以词边界截断。
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掩码完成后跳出N-gram，对下一个候选标记进行掩码判断。
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说明：上述两种掩码和MLM只影响模型预训练阶段，对于下游任务是透明的，下游都是采用经过WordPieces分词得到的输入序列
结尾
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