自然语言处理实践（新闻文本分类）——task06

基于深度学习的文本分类

BERT训练

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：可以用于问答系统，情感分析，垃圾邮件过滤，命名实体识别，文档聚类等任务中，作为这些任务的基础设施即语言模型。

BERT 的创新点在于它将双向 Transformer 用于语言模型，
之前的模型是从左向右输入一个文本序列，或者将 left-to-right 和 right-to-left 的训练结合起来。
实验的结果表明，双向训练的语言模型对语境的理解会比单向的语言模型更深刻，
论文中介绍了一种新技术叫做 Masked LM（MLM），在这个技术出现之前是无法进行双向语言模型训练的。

BERT 利用了 Transformer 的 encoder 部分。
Transformer 是一种注意力机制，可以学习文本中单词之间的上下文关系的。
Transformer 的原型包括两个独立的机制，一个 encoder 负责接收文本作为输入，一个 decoder 负责预测任务的结果。
BERT 的目标是生成语言模型，所以只需要 encoder 机制。

Transformer 的 encoder 是一次性读取整个文本序列，而不是从左到右或从右到左地按顺序读取，
这个特征使得模型能够基于单词的两侧学习，相当于是一个双向的功能。

BERT使用

BERT 可以用于各种NLP任务，只需在核心模型中添加一个层，例如：

1. 在分类任务中，例如情感分析等，只