BERT：深度双向Transformer预训练语言理解

"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，由BERT的第一作者Jacob Devlin在Google AI所做的分享。这份PPT深入探讨了自然语言处理中的预训练技术，特别是BERT模型，它利用Transformer架构生成双向上下文表示，极大地推动了NLP领域的发展。" 在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google AI的研究人员，包括Jacob Devlin，开发的一种革命性的模型。BERT的主要创新在于它改变了以往词嵌入的工作方式，从单向到双向的理解模式，从而更好地捕捉语言的上下文信息。 传统的词嵌入，如word2vec和GloVe，是通过统计词汇共现信息在大规模文本语料库中预先训练的。这些词嵌入虽然在许多任务中表现出色，但它们忽略了词汇在不同语境中的多义性。例如，"bank"一词在"open a bank account"和"on the riverbank"中的含义截然不同，词嵌入无法区分这些差异。 为了解决这个问题，BERT引入了上下文表示（Contextual Representations）。在BERT中，每个词的表示不仅依赖于自身的词向量，还取决于其周围的词汇，即前后的上下文信息。这种表示方式允许模型在不同的语境中调整词的含义，从而更准确地理解句子的意义。 BERT的架构基于Transformer，这是一种自注意力（Self-Attention）机制，能同时考虑输入序列中的所有元素，而不是像RNN或LSTM那样顺序处理。这种设计使得模型可以并行计算，大大提高了训练效率。 在模型的预训练阶段，BERT通常采用两种任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。MLM随机隐藏输入序列中的某些词，然后让模型预测这些被遮蔽的词；NSP则判断两个连续的句子是否在原文中相邻，以学习句子之间的关系。 经过预训练后，BERT模型可以在各种NLP下游任务上进行微调（Fine-tuning），如情感分析、问答系统、命名实体识别等，性能通常优于之前的方法。ELMo（Embeddings from Language Models）是BERT之前的一个重要里程碑，它通过LSTM网络训练深度上下文词嵌入，但BERT的双向Transformer架构进一步提升了这一能力。 BERT模型是NLP领域的一个重大突破，它通过预训练和上下文理解，显著提高了模型对自然语言的理解力，为之后的NLP研究和应用奠定了坚实的基础。