BERT

最新推荐文章于 2025-06-17 22:05:31 发布
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BERT

论文
代码
torch

摘要

论文提出了新的语言表示模型(language representation model)
BERT:Bidirectional Encoder Representations from Transformers
由无标注的文本，双向地训练得到，在多个下游任务fine-tune取得了很好的提升

Introduction

pre-training 有两种 ELMo的feature-based和 GPT的fine-tune，BERT使用了fine-tune 并改进了 GPT 的单向网络，使用mask ML的双向网络进行训练，为了更好地提升sentence级别的理解，加入了next sentence prediction 的任务。在多个下游任务中，相较于特定任务的模型，Bert都有明显的提升

Related Work

  • Unsupervised Feature-based Approaches(like ELMo)
  • Unsupervised Fine-tuning Approaches(like GPT)
  • Transfer Learning from Supervised Data

BERT

BERTBASE(L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M)
BERTLARGE(L=24, H=1024,A=16, Total Parameters=340M)
[CLS] [SEP]

  • Masked LM：
    • mask 15%
    • 80% [MASK]，10% random，10% unchange
  • Next Sentence Prediction (NSP)
    • [CLS] to predict
    • 50% isNext，50% not

Experiments

  • GLUE
    使用[CLS]的输出，单层分类网络，32batchsize
  • SQuAD v1.1
    使用开头S和结尾E维度为H的向量与所有token的向量相乘计算分数
  • SQuAD v2.0
    有多个span预测，我们用[CLS]的向量和S，E相乘得到的分数加上一个值作为阈值，大于这个阈值的位置即为答案
  • SWAG
    利用[CLS]计算分数
Ablation Studies

Task
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Model Size
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feature-based
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BERT模型
qq_44250808的博客
09-26 1669
BERT全称BidirectionalEncoder Representations from Transformer(基于Transformer的双向编码器）。BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本语义信息的表示。输入BERT的向量是融合三个部分的向量，分别是，最后将这三个向量加和输入到BERT模型中。
bert --＞ 文本分类
HelloWorld!
04-15 908
github地址 https://github.com/google-research/bert 准备工作 ## Required parameters ## 数据集：包含训练数据集、验证数据集和预测数据集（附件可下载） flags.DEFINE_string( "data_dir", "数据文件/tmp", "The input data dir. Should contain the .tsv files (or other data files) " "for the tas
Tensorflow之基本操作及hello world
卡布达
07-09 7237
Tensorflow之基本操作及hello world 1、综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四...
一文读懂BERT(原理篇)
热门推荐
程序猿废柴的博客
04-19 31万+
一文读懂BERT（从原理到实践） 2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 本文是对近期关于BERT论文、相关文章、代码进...
BERT 详解
yitang的博客
11-25 8752
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。BERT 在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，因为它能够有效地捕捉文本的上下文信息，从而在各种 NLP 任务中表现出色。以下是 BERT 模型的详细讲解，包括其架构、训练方法、应用场景和使用方法。
BERT介绍
superfreeman的专栏
06-17 1139
BERT是由Google在2018年提出的预训练语言模型，采用深度双向Transformer架构，能够同时从前后文理解语义。相比单向模型（如Word2Vec），BERT通过掩蔽语言模型和下一句预测任务进行预训练，显著提升了NLP任务表现。模型结构包含多层Transformer编码器，输入融合词、位置和段落信息。使用Hugging Face库可轻松实现BERT应用，如文本分类。示例代码展示了加载预训练模型、文本编码、推理和训练过程，为NLP任务提供了高效解决方案。BERT的创新设计和强大性能使其成为NLP领域
bert模型
qq_57552322的博客
04-19 1971
BERT擅长整个句子的上下文理解，适合句子级的情感分析和分类任务。对于部分分析，你可以在BERT顶部为每个token（词或子词）添加独立的分类头，从而对句子中的不同部分（如每个词的情感和属性）进行分析。这种方法通常是通过Token-level 分类和多任务学习来实现的，BERT会为每个词生成一个上下文感知的表示，然后根据任务目标进行分类。通过这种方式，BERT能够同时处理句子级的情感分析和词汇级的详细分析，从而实现对句子中不同部分的情感和属性分析。
BERT微调
qq_58317297的博客
08-07 2377
2、对于序列级和词元级自然语言处理应用，BERT只需要最小的架构改变（增加需要训练的输出层），如单个文本分类（例如，情感分析和测试语言可接受性）、文本对分类或回归（例如，自然语言推断和语义文本相似性）、文本标记（例如，词性标记）和问答。#对前提和假设进行截断，使其总长度不超过 max_len - 3，为 BERT 的特殊词元 <CLS> 和 <SEP> 保留位置。我们只拿回答的那部分句子进行提取特征。3、在下游应用的监督学习期间，额外层的参数是从零开始学习的，而预训练BERT模型中的所有参数都是微调的。
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks下载
03-21
### Sentence-BERT: Sentence Embeddings Using Siamese BERT-Networks #### 概述 在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其变种RoBERTa已...
BERT模型部署和服务化的实战指南
10-14
内容概要：本文详细介绍了BERT模型的技术背景及其在不同应用场景下的部署流程。文中讲解了预训练与微调阶段的具体操作，探讨了环境配置与Docker容器化的方法。此外，通过示例演示如何使用Flask和FastAPI构建BERT服务...
基于YOLO的智能机器人视觉识别系统.zip
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YOLO实时增量目标检测.zip
01-07
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齿轮轴系零件结构设计指导书
最新发布
01-07
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/b4a8e0160cfc 齿轮与轴系零件在机械设备中扮演着至关重要的角色，它们负责实现动力传输、调整运动形态以及承受工作载荷等核心功能。 在机械工程的设计实践中，齿轮和轴系的设计是一项关键的技术任务，其内容涵盖了材料选用、构造规划、承载能力分析等多个技术层面。 下面将系统性地介绍《齿轮及轴系零件结构设计指导书》中的核心知识点。 一、齿轮设计1. 齿轮种类：依据齿廓轮廓的不同，齿轮可划分为直齿齿轮、斜齿轮以及人字齿轮等类别，各类齿轮均具有特定的性能特点与适用工况，能够满足多样化的工作环境与载荷需求。 2. 齿轮规格参数：模数大小、压力角数值、齿数数量、分度圆尺寸等是齿轮设计的基础数据，这些参数直接决定了齿轮的物理尺寸与运行性能。 3. 齿轮材质选用：齿轮材料的确定需综合评估其耐磨损性能、硬度水平以及韧性表现，常用的材料包括铸铁、钢材、铝合金等。 4. 齿轮强度验证：需进行齿面接触应力分析与齿根弯曲应力分析，以确保齿轮在实际运行过程中不会出现过度磨损或结构破坏。 5. 齿轮加工工艺：涉及切削加工、滚齿加工、剃齿加工、淬火处理等工艺流程，工艺方案的选择将直接影响齿轮的加工精度与使用寿命。 二、轴设计1. 轴的分类方式：依据轴在机械装置中的功能定位与受力特点，可将轴划分为心轴、转轴以及传动轴等类型。 2. 轴的材料选择：通常采用钢材作为轴的材料，例如碳素结构钢或合金结构钢，特殊需求时可选用不锈钢材料或轻质合金材料。 3. 轴的构造规划：需详细考虑轴的轴向长度、截面直径、键槽布置、轴承安装位置等要素，以满足轴的强度要求、刚度要求以及稳定性要求。 4. 轴的强度验证：需进行轴的扭转强度分析与弯曲强度分析，以防止轴在运行过程中发生塑性变形...
计算机视觉模型性能对比工具.zip
01-07
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Artificial Intelligence in Education 2025 论文集
01-07
欢迎参加第 26 届国际教育人工智能大会（AIED 2025），本次会议将于 2025 年 7 月 22 日至 26 日在意大利充满活力的城市巴勒莫举行。AIED 2025 在 ICORE¹ 评级中被列为 A 级，位列 784 个评级会议场所的前 14.92%，且规模持续扩大、投稿量不断增加 —— 今年初始投稿量已超过 800 篇。因此，在我们庆祝 “推动支持学习的智能人机技术生态系统的科学与工程发展” 这一事业走过 25 年之际，本届会议的结构迎来了重大革新：引入了专门的 “分轨制” 体系。这一新形式旨在适配该领域的发展态势，同时呼应教育人工智能研究的动态性与多面性，体现出该领域的快速发展与日益扩大的影响力。 AIED 2025 的主题 ——“人工智能：包容性、个性化与伦理教育的催化剂：赋能师生，共创公平未来”—— 承载了我们对教育变革性未来的愿景。人工智能正以前所未有的速度发展，生成式 AI 及相关技术引领着这一变革浪潮。这些创新重塑了教与学的过程，为打造个性化、动态化的学习体验开辟了新机遇。尽管传统 AI 技术仍在不断演进、深化我们的认知，但真正的变革在于利用这些技术进步，为教育者提供强大工具，助力其获得更深刻的洞见、实现定制化教学，并提升学生的参与度。
bert
09-11
<think> 首先，用户要求获取关于BERT的相关信息，包括介绍、使用方法、应用场景等。用户提到了“参考站内引用”，但从上下文看，这似乎是系统指令的一部分，并不是实际的引用。系统指令说：“参考站内引用:。上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。”用户上一次的问题是关于BERT的详细信息。 回顾用户的上一次消息：[用户可见层]部分是“我想获取关于BERT的相关信息，如介绍、使用方法、应用场景等 请问BERT的详细介绍、使用方法及应用场景”。所以，我需要提供BERT的介绍、使用方法和应用场景。 我需要遵守系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）涉及自然语言处理，可能会有一些数学概念，比如Transformer模型中的自注意力机制。我应该自然地融入数学表达式。 结构化回答： 1. **介绍**：解释BERT是什么，它是如何工作的。包括关键概念，如Transformer架构。 2. **使用方法**：描述如何使用BERT，例如通过预训练模型、微调等。可能需要提到编程实现，如使用Hugging Face库。 3. **应用场景**：列出BERT的实际应用，如情感分析、问答系统等。 在提到数学部分时，使用LaTeX格式： - 例如，自注意力机制中的公式：$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $ - 使用独立公式时，单独成段。 生成相关问题：在回答末尾，添加几个相关问题，类似于示例中“§§相关问题§§”。 引用标识：如果有引用，自然地添加[^1]。但用户没有提供具体引用，所以我可以假设一些通用知识，或者提到它是基于Google的开源模型。系统指令说“参考站内引用”，但没有给出来源，我可以适度添加引用，比如提到BERT的原始论文[^1]。 确保回答真实可靠：BERT是Google在2018年提出的，基于Transformer，广泛用于NLP任务。我应该基于事实回答。 大纲回答： - **BERT的介绍**：BERT是一种预训练语言模型，由Google开发。它是双向的，使用Transformer编码器。解释Transformer的关键组件。 - **使用方法**：如何使用预训练的BERT模型进行微调。提到工具如PyTorch或TensorFlow，尤其是Hugging Face Transformers库。 - **应用场景**：文本分类、命名实体识别、问答系统等。 在数学部分： - 当讨论自注意力时，写出公式：$$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ - 解释符号：Q是查询，K是键，V是值。 最后，生成相关问题： 1. BERT与其他模型如GPT有什么区别？ 2. 如何优化BERT模型的性能？ 3. BERT的最新发展是什么？ 使用中文回答所有内容。 </think> ### BERT的详细介绍、使用方法及应用场景 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型，它在自然语言处理（NLP）领域引发了革命性的变革[^1]。BERT的核心创新在于其双向上下文编码能力，不同于传统的单向模型（如LSTM或GPT），它利用Transformer架构同时考虑文本的左右上下文，从而更准确地捕捉语义信息。BERT通过大规模文本数据（如Wikipedia）进行预训练，学习通用的语言表示，然后通过微调（fine-tuning）应用到具体任务中。这种预训练+微调的范式大幅提升了模型在各种NLP任务中的表现，例如在GLUE基准测试上达到了当时的最优水平[^1]。 #### 详细介绍 BERT基于Transformer模型，这是一种完全依赖于自注意力机制（self-attention）的架构，避免了递归或卷积操作。Transformer的核心是多头自注意力层，它能并行处理序列数据，高效计算输入序列中每个词与其他词之间的关系。自注意力的数学表达式为： $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中$Q$表示查询矩阵，$K$表示键矩阵，$V$表示值矩阵，$d_k$是键向量的维度。softmax函数确保注意力权重归一化，使模型聚焦于相关部分。BERT的Transformer编码器由多层这样的自注意力块组成，每层还包括前馈神经网络和残差连接。BERT的预训练阶段使用两种策略： - **Masked Language Modeling (MLM)**：随机掩盖输入序列中的部分词（如15%），模型根据上下文预测掩盖词，形成双向学习。 - **Next Sentence Prediction (NSP)**：判断两个句子是否连续出现，帮助模型理解句子间关系。 BERT有多种规模变体，如BERT-base（12层、768隐藏单元）和BERT-large（24层、1024隐藏单元），参数量高达数亿。预训练后，模型输出上下文相关的词向量，可用于下游任务微调。BERT的优势包括处理长距离依赖、捕捉歧义语义，以及支持多种语言（开源版本包括多语言模型）[^1]。 #### 使用方法 BERT的使用通常分为三步：加载预训练模型、微调以适应具体任务、部署推理。以下是基本步骤（以Python和Hugging Face Transformers库为例），确保高效实现： 1. **环境准备**：安装必要的库，如PyTorch或TensorFlow。 ```bash pip install transformers torch ``` 2. **加载预训练模型**：使用Hugging Face Transformers库加载BERT-base模型和分词器。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # num_labels为任务类别数 ``` 3. **数据预处理**：对输入文本进行分词和编码。BERT输入格式为$[\text{CLS}] \text{ sentence } [\text{SEP}]$，其中$[\text{CLS}]$标记用于分类任务。 ```python text = "BERT is amazing for NLP tasks." inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') # 返回PyTorch张量 ``` 4. **微调模型**：使用下游任务数据（如情感分析数据集）训练模型。微调涉及更新模型权重以最小化损失函数，例如交叉熵损失： $$ \mathcal{L} = -\sum_{i} y_i \log(p_i) $$ 其中$y_i$是真实标签，$p_i$是预测概率。代码示例： ```python import torch from transformers import AdamW optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) # 学习率通常设为$5 \times 10^{-5}$ # 假设有训练数据loader for epoch in range(3): # 典型epoch数为3-4 for batch in loader: outputs = model(**batch) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` 5. **推理部署**：训练后保存模型并进行预测。 ```python model.save_pretrained("./fine_tuned_bert") outputs = model(**inputs) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1) ``` 最佳实践： - **硬件要求**：BERT-base在GPU上运行更快；大型模型需分布式训练。 - **优化技巧**：使用学习率调度器（如线性衰减）、梯度裁剪避免爆炸，以及混合精度训练提速。 - **工具扩展**：集成Hugging Face Pipeline简化流程，或使用TensorFlow Serving部署API。 #### 应用场景 BERT广泛应用于各种NLP任务，得益于其通用表示能力： - **文本分类**：如情感分析（判断评论正负向）、垃圾邮件检测。模型输出$[\text{CLS}]$标记向量用于分类决策。 - **问答系统**：在SQuAD数据集上，BERT提取答案跨度，准确率超过人类水平。例如，输入问题和上下文，模型预测答案起始位置。 - **命名实体识别（NER）**：识别文本中人名、地点等实体，通过序列标注实现。 - **机器翻译与摘要生成**：作为编码器部分集成到seq2seq模型中，提升翻译流畅度。 - **搜索与推荐**：用于query理解或文档排序，计算文本相似度分数： $$ \text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{\mathbf{v}_q \cdot \mathbf{v}_d}{\|\mathbf{v}_q\| \|\mathbf{v}_d\|} $$ 其中$\mathbf{v}_q$和$\mathbf{v}_d$是query和文档的嵌入向量。 - **多语言应用**：BERT多语言版支持100+语言，用于跨语言任务如文档检索。 实际案例：Google搜索使用BERT改进结果相关性；客服聊天机器人利用BERT理解用户意图；医疗领域用于病历文本分析。BERT的局限性包括计算资源消耗大（不适合移动端）和预训练数据偏差，但通过蒸馏（如DistilBERT）可缓解[^1]。 ###
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