BERT: 深度学习中的革命性语言模型

元数据

• 分类：自然语言处理
• 标签：BERT, 预训练模型, NLP, 深度学习
• 日期：2025年4月12日

内容处理

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一种用于自然语言处理的预训练模型，主要用于替代传统的Word2Vec。通过两个核心任务：Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)，BERT可以学习更丰富的文本表征。

BERT Embedding

BERT的输入编码向量由三个嵌入特征组成：

• 位置嵌入：将单词的位置信息编码为特征向量，帮助模型理解单词之间的位置关系。
• Token嵌入：将单词分解为更小的token，例如‘playing’被拆分成‘play’和‘ing’。
• Segment嵌入：用于区分两个句子，例如判断句子B是否为句子A的后续部分。

Masked LM (MLM)

在训练过程中，约15%的单词会被替换为[MASK]，并通过上下文预测这些被掩盖的单词。具体步骤包括：

✅ 80%的tokens替换为[MASK]以融合双向语义信息。

⚠ 10%的tokens替换为随机单词以增强纠错能力。

❗ 10%的tokens保持不变以提供模型偏向。

Next Sentence Prediction (NSP)

BERT通过成对的句子进行训练，预测第二个句子是否是原始文档中的后续句子。50%的句子对是前后关系，另50%是随机组合。

常见错误

⚠ 在使用BERT进行微调时，务必确保输入数据格式正确，否则可能导致不准确的预测结果。

💡启发点

• BERT通过双向语境学习解决了一词多义的问题。
• 使用随机替换和保持不变的方法提高了模型的泛化能力。

行动清单

1. 探索BERT在不同NLP任务中的应用。
2. 研究其他预训练模型与BERT的比较。
3. 
4. 实施BERT微调以提高特定任务的性能。

数据转换

来源标注

原始来源：[选自提供文本内容]