bert的输入由几部分组成

BERT的输入由三部分组成：

1. Token embeddings：即单词嵌入，将每个单词映射到一个高维向量表示，表示单词的语义。

2. Segment embeddings：即段落嵌入，将每个单词所在的句子或段落标识为不同的片段。在单个文本序列中，所有单词都被标记为同一片段，而在两个文本序列之间的任务中，第一个序列被标记为片段A，第二个序列被标记为片段B。

3. Position embeddings：即位置嵌入，对于序列中的每个单词，BERT都会为其分配一个位置向量，表示该单词在序列中的绝对位置。

这三个部分的向量都是相加得到的，最终的向量被输入到BERT模型中进行训练和推理。这种输入格式使BERT模型能够更好地处理自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和问答等。

相关问题

BERT的Transformer 原理

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，能够在多个NLP任务上进行微调，取得了相当优秀的效果。

Transformer是一种基于注意力机制的深度神经网络架构，它能够将输入序列编码成向量表示。Transformer主要由两部分组成：Encoder和Decoder。Encoder用于将输入序列编码为向量表示，Decoder则用于将向量表示解码成输出序列。

在BERT中，使用了Transformer Encoder的结构，其中包括Self-Attention层和前馈神经网络层。Self-Attention层主要用于捕捉输入序列中各个位置之间的相互关系，它会给每个位置分配一个权重，表示该位置对于其他位置的重要性。前馈神经网络层主要用于对输入向量进行非线性变换。

BERT的核心思想是使用双向的语言模型来预训练模型参数。具体来说，BERT使用Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两种任务来训练模型。MLM任务是指在输入序列中随机mask掉一些词语，然后让模型预测被mask掉的词语是什么；NSP任务是指给定两个句子，让模型预测这两个句子是否相邻。

通过这样的预训练方式，BERT能够学习到输入序列中各个位置之间的相互关系，并且能够处理句子级别的任务。在微调阶段，我们可以将预训练的BERT模型作为一个特征提取器，并在其基础上进行微调以适应不同的NLP任务。

bert与transformer区别

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型。Transformer是一种用于处理序列数据的架构，其中包含了编码器和解码器。BERT是由编码器部分组成的，它被广泛用于自然语言处理任务。

主要区别如下：
1. 目标任务不同：BERT旨在通过无监督预训练来学习通用语言表示，然后可以用于各种下游任务。而Transformer则是一个通用的架构，可以应用于多种序列数据处理任务，包括机器翻译、语言生成等。

2. 训练方式不同：BERT使用了掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务进行预训练。掩码语言模型要求模型根据上下文预测被掩码的词汇，而下一句预测任务要求模型判断两个句子是否是连续的。而Transformer没有特定的预训练任务，可以根据具体的应用场景进行设计。

3. 输入表示不同：BERT的输入表示包括词嵌入和位置嵌入，还引入了特殊的标记来表示句子间的边界和掩码。而Transformer的输入表示只包括词嵌入和位置嵌入。

4. 预训练和微调方式不同：BERT首先进行大规模无监督预训练，然后再通过有监督方式进行微调。而Transformer可以直接使用有标注数据进行有监督训练。

总的来说，BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，用于学习通用语言表示。而Transformer是一种通用的架构，可用于多种序列数据处理任务。