BERT模型详解及代码复现
模型概述
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google研究人员于2018年提出的一种革命性的 预训练语言模型 。它基于Transformer架构,突破了传统RNN和LSTM单向或顺序双向的限制,实现了真正的双向上下文建模。
BERT的核心创新在于其 预训练+微调 的范式:
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预训练阶段 :在大规模无标注文本数据上进行训练,学习通用的语言知识
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微调阶段 :针对特定的下游任务进行调整,快速适应不同的NLP应用场景
BERT的预训练过程采用了两项关键任务:
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Masked Language Model (MLM) :
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随机遮蔽输入文本中的部分单词
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训练模型预测被遮蔽的单词
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强制模型同时考虑上下文信息
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Next Sentence Prediction (NSP) :
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判断两个输入句子是否相邻
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培养模型理解句子间关系的能力
这种独特的预训练策略使BERT能够学