Bert的输出到底是什么，是通过多头self attention训练好的词向量吗？那预训练任务又到底是干什么用的。

BERT的输出是一系列表示文本序列的向量，其中包括每个标记的嵌入向量和池化的向量。BERT采用多层自注意力机制，通过对输入序列进行多次自注意力计算，对每个标记生成一个上下文相关的表示。这些上下文相关的表示在后续的任务中被用作输入特征。

预训练任务是为了训练模型能够理解自然语言的语义和语法结构。BERT采用了两个预训练任务：掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。通过MLM任务，BERT让模型学习如何预测输入句子中被掩盖的标记。通过NSP任务，BERT让模型学习如何理解两个句子之间的关系，判断它们是否是相邻的、是上下文相关的等等。通过这两个预训练任务，BERT使得模型能够学习到不同层次的语义和语法结构，从而能够更好地完成各种自然语言处理任务。

相关问题

bert+attention

BERT模型本身已经包含了自注意力机制（self-attention），因此可以直接使用BERT的自注意力机制来进行特征融合和表示学习。

在BERT中，自注意力机制通过将输入序列中的每个词（token）与其他词进行交互来计算其上下文相关表示。这个过程可以通过多头注意力机制实现，其中每个头都可以学习到不同的关注权重。

对于BERT+Attention的应用，可以按照以下步骤进行：

1. 输入数据预处理：将输入文本转换为对应的BERT输入格式，包括分词、添加特殊标记等。

2. 使用BERT模型：将BERT模型作为第一层进行处理，获取BERT的输出特征。可以选择使用不同层的输出。

3. 自注意力机制：对于BERT的输出特征，可以使用自注意力机制来融合词之间的关系。这可以通过对BERT输出特征应用多头自注意力机制来实现，计算每个词与其他词之间的权重。

4. 特征融合：根据自注意力机制的权重，对BERT的输出特征进行加权求和或加权平均，得到最终融合后的特征表示。

5. 后续处理：根据具体任务，可以添加一些额外的全连接层、激活函数等对融合后的特征进行进一步处理。

使用BERT的自注意力机制可以帮助模型更好地捕捉上下文信息和词之间的关联，从而提高模型的表达能力和性能。

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。