bert 加 attention

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言表示模型，它使用了自注意力机制（self-attention）来建模文本的上下文信息。

在BERT模型中，输入的文本会被分成多个token，每个token会被转换成一个向量表示。这些向量表示经过多层的Transformer编码器进行处理，其中的自注意力机制起到了关键作用。

自注意力机制允许BERT模型在编码过程中对输入的所有token进行交互和学习，而不仅仅是局限于相邻的token。通过计算每个token与其他token之间的注意力权重，BERT可以捕获到全局的上下文信息，从而更好地理解文本的语义。

在BERT中，自注意力机制通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的相似度来计算注意力权重。通过对每个token与其他token之间的相似度进行softmax归一化，可以得到每个token对其他token的注意力权重。这样，每个token就可以根据其他token的信息来更新自己的表示。

总结来说，BERT利用自注意力机制来建立全局的上下文关系，从而更好地理解输入文本。这种注意力机制使得BERT能够捕获到词语之间的依赖关系和语义信息，为各种自然语言处理任务提供了强大的基础。