Encoder&Decoder 结构—BART:文本生成与恢复的利器
1. 引言
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 是 Facebook AI 研究团队提出的一种 Encoder-Decoder 结构的 NLP 模型。BART 结合了 BERT 和 GPT 的优势,既能进行 文本理解,也能 生成文本,在文本摘要、翻译、文本修复等任务上表现优异。
2. BART 简介
BART 论文 “Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension” 提出了 去噪自编码器(Denoising Autoencoder) 作为预训练任务,即:
- 对输入文本进行扰动(如随机删除、打乱顺序、替换等)。
- 让模型恢复原始文本,从而学习强大的文本表示能力。
- Encoder-Decoder 结构 结合了 BERT(双向编码)和 GPT(自回归解码)的优势。
3. BART 关键技术
3.1 预训练任务:去噪自编码器
BART 在预训练阶段 对输入文本添加噪声,然后让模型 恢复原始文本。常见的扰动方式包括:
- Token Masking(掩码):随机掩盖部分单词(类似于 BERT)。
- Token Deletion(删除):直接移除某些单词,使模型无法恢复原始长度。
- Sentence Permutation(句子打乱):随机打乱句子顺序。
- Text Infilling(文本填充):用特殊符号
<mask>代替一部分文本,使其学会补全内容。 - Document Rotation(文档旋转):随机调整文本的开头位置,使模型更健壮。
3.2 Encoder-Decoder 结构
BART 采用 Transformer 的 Encoder-Decoder 结构:
- Encoder(编码器):处理损坏的文本,提取语义信息。
- Decoder(解码器):根据编码信息 自回归生成 原始文本。
BART 的 Decoder 类似于 GPT,可以逐步预测下一个单词,使其具备强大的 生成能力。
3.3 Fine-tuning(微调)
BART 预训练完成后,可以微调到多个 NLP 任务,包括:
- 文本摘要(Summarization)
- 机器翻译(Machine Translation)
- 文本生成(Text Generation)
- 问答(Question Answering, QA)
- 文本修复(Text Infilling)
4. BART 代码示例
我们可以使用 Hugging Face transformers 库来加载 BART 进行文本生成。
from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration
# 加载 BART 模型和分词器
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large")
# 任务示例:文本摘要
input_text = "The article discusses the effects of climate change..."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# 生成摘要
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50)
summary = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的摘要:", summary)
5. BART 与 BERT、GPT、T5 对比
| 特性 | BERT | GPT | BART | T5 |
|---|---|---|---|---|
| 模型结构 | Encoder-only | Decoder-only | Encoder-Decoder | Encoder-Decoder |
| 训练目标 | MLM(掩码语言模型) | 自回归语言模型 | Denoising Autoencoder | Span Corruption |
| 适用任务 | 分类、NER、QA | 生成任务 | 生成、翻译、摘要、填空 | 生成、翻译、摘要、QA |
| 生成能力 | 无 | 强 | 强 | 强 |
| 训练数据 | Wikipedia + Books | WebText | BooksCorpus + Wikipedia | C4 |
6. 结论
BART 结合了 BERT 的双向编码能力 和 GPT 的自回归生成能力,使其在 文本恢复、摘要、翻译等任务 上表现出色。其核心优势包括:
- 强大的文本生成能力,适用于多种 NLP 任务。
- 去噪自编码器策略,增强文本理解和恢复能力。
- Encoder-Decoder 结构,兼具文本编码和解码能力。
未来,BART 的思路可能会被扩展到更复杂的多模态任务,例如 图像-文本生成、对话系统等。
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