BERT:深度双向Transformer预训练语言理解
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"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。
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