Bert的self-attention attention mask

Bert的self-attention attention mask是一种用于在self-attention计算中控制哪些位置被遮蔽的机制。在Bert中，有两种类型的attention mask：padding mask和segment mask。

padding mask主要用于处理变长输入序列的情况，它将输入序列中的填充部分标记为0，有效部分标记为1。在计算self-attention时，padding mask会使得填充部分的注意力权重为0，从而屏蔽这些填充位置的影响。

segment mask主要用于处理句子级别的任务，如句子分类或问答任务。在这些任务中，输入序列可能由多个句子组成，需要通过segment mask将不同句子之间进行区分。具体来说，segment mask将不同句子之间的注意力权重设为0，以避免不同句子之间的干扰。

通过结合padding mask和segment mask，Bert的self-attention attention mask能够在计算self-attention时对不相关的位置进行遮蔽，从而提高模型的性能和泛化能力。

相关问题

写一个能运行的bert-bilstm-attention代码

好的，以下是一个简单的BERT-BiLSTM-Attention模型的实现代码：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class BERTBiLSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model, hidden_size, output_size, num_layers, dropout_prob):
        super(BERTBiLSTMAttention, self).__init__()
        
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model)
        self.bilstm = nn.LSTM(input_size=hidden_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_size*2, 1)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_prob)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, output_size)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        bert_output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        hidden_states = bert_output.last_hidden_state

        lstm_output, _ = self.bilstm(hidden_states)
        lstm_output = self.dropout(lstm_output)

        attention_output = self.attention(lstm_output).squeeze()
        attention_weights = torch.softmax(attention_output, dim=1).unsqueeze(-1)

        context_vector = (lstm_output * attention_weights).sum(dim=1)

        output = self.fc(context_vector)

        return output

其中，`BertModel`来自于`transformers`库，用于加载预训练的BERT模型。在模型中，首先使用BERT对输入进行编码，然后将编码结果传入一个双向LSTM中进行序列建模，再使用一个全连接层将LSTM的输出映射到目标空间，并使用注意力机制来加强模型的表达能力。最后，使用一个全连接层将注意力机制得到的上下文向量映射到最终的输出空间。

bert后接attention代码

下面是BERT模型中的Attention代码示例：

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads, dropout=0.1):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.head_size = hidden_size // num_heads
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
        # 定义线性变换矩阵
        self.q_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.k_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.v_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.out_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        
    def split_heads(self, x, batch_size):
        """
        将输入的x按照头数进行划分，返回划分后的张量
        """
        x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size)
        return x.transpose(1, 2)
        
    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        batch_size = query.size(0)
        
        # 线性变换
        q = self.q_linear(query)
        k = self.k_linear(key)
        v = self.v_linear(value)
        
        # 按照头数进行划分
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        
        # 计算注意力分数
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.head_size)
        
        # mask
        if mask is not None:
            mask = mask.unsqueeze(1)
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        
        # softmax
        attention = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        
        # dropout
        attention = self.dropout(attention)
        
        # 加权求和
        context = torch.matmul(attention, v)
        
        # 合并多头
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.hidden_size)
        
        # 线性变换
        output = self.out_linear(context)
        
        return output

该代码实现了BERT中的多头自注意力机制。其中，输入的query、key和value都是形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]的三维张量。在MultiHeadAttention类的forward方法中，首先对query、key和value进行线性变换，然后按照头数进行划分。接着，计算注意力分数并进行softmax操作，然后进行dropout和加权求和。最后，将多头合并，再进行一次线性变换，输出形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]的张量。