bert论文学习之简评

Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

对于现有的NLP任务,我们这样说似乎是无可厚非的,那就是对文本抽象出某种合适的数值表征,是十分重要的。

因为不同的表征所内涵的语义信息,段落信息是不同的;在我们熟知的语言模型中,Word2vec,elmo都是很出色的,这两者分别用浅层神经网络和双向LSTM提取词向量。对于本篇中的bert,与这两者有很大区别。bert采用很深的双向transformer,并且引入了mask language model和next sentence预测,可以实现对大规模的无标签文本进行训练,提取词语表征;可以想象,这样的词向量是很具有普遍性语义信息的。对于为何要遮蔽一些词,可能是可以通过学习上下文语境对遮蔽的词进行预测,这属于token级别的信息表达;另外对于下一句话的预测,属于句子级别的信息表达。bert模型之所以选择transformer作为基本处理器,而没有选择biLSTM,是作者认为transformer更能实现双向信息提取。毕竟biLSTM属于从左到右和从右到左词向量的concat,属于两个独立过程的拼接。bert的不足之处,首先就是需要大规模的语料才能训练处大量的参数,而且需要昂贵的算力设施。其次就是模型输入的position信息,代表序列顺序信息,相比于LSTM,可以说有点薄弱。

 

### 关于BERT模型论文下载与阅读 #### BERT模型的核心概念 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型[^3]。它通过引入掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)和下一句预测任务(Next Sentence Prediction, NSP),实现了深度双向的语言理解能力。 #### 论文获取方式 BERT模型的原始论文由Google Research团队发布,题目为《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。可以通过以下途径获取该论文: 1. **arXiv**: 原始版本通常可以在arXiv网站上找到,地址为 https://arxiv.org/abs/1810.04805。 2. **学术搜索引擎**: 使用Google Scholar或其他学术资源平台搜索“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”,可以找到PDF链接。 3. **官方文档**: Google AI Blog提供了详细的背景介绍和技术细节[^5]。 #### 阅读建议 为了更好地理解和掌握BERT模型的内容,可以从以下几个方面入手: - **基础理论**: 学习Transformer架构的工作原理以及其在自然语言处理中的应用[^1]。 - **核心创新点**: - 双向语言建模的重要性及其相对于单向模型的优势[^4]。 - 掩码语言模型的具体实现机制。 - **实验部分**: 查看作者如何验证模型的有效性,并了解其在不同NLP任务上的表现提升情况。 以下是Python代码片段用于加载并测试已有的预训练好的BERT模型: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state) ``` 此脚本展示了如何利用Hugging Face库快速导入标准版的小规模BERT模型来进行实际操作演示。
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