BERT模型的输入

最新推荐文章于 2025-04-14 14:40:21 发布
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分类专栏： BERT 文章标签： BERT
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今天简单的介绍一下BERT的模型输入

上图显示的是BERT输入表示
总述：输入嵌入分别是token embeddings, segmentation embeddings 和position embeddings 的总和

BERT最主要的组成部分便是，词向量（token embeddings）、段向量(segment embeddings)、位置向量(position embeddings)

词向量：是模型中关于词最主要的信息
段向量：是因为BERT里面的下一句的预测任务，所以会有两句拼接起来，上句与下句，上句有上句段向量，下句则有下句段向量，也就是图中A与B。此外，句子末尾都有加[SEP]结尾符，两句拼接开头有[CLS]符
位置向量：是因为 Transformer 模型不能记住时序，所以人为加入表示位置的向量
之后这三个向量拼接起来的输入会喂入BERT模型，输出各个位置的表示向量

 

最近在做基于BERT的阅读理解，所以对BERT进行了进一步的学习，将自己平时的学习的过程进行了简单的记录

 

自然语言处理实战项目10-文本处理过程与输入bert模型后的变化
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06-10 1103
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金三银四春招季，又有两位训练营同学斩获大模型offer！一个是40k某军实验室offer，另一个是第四范式～恭喜两位同学成功上岸！随着DeepSeek爆火，面试中也越来越高频出现，因此训练营也更新了DeepSeek系列技术的深入拆解。包括MLA、MTP、专家负载均衡、FP8混合精度训练，Dual-Pipe等关键技术，力求做到全网最硬核的解析~本文对 BERT 模型的理论进行了一个非常详尽的解释，相信看完本篇文章后，你对 BERT 模型的理解会上升一个层次。01。
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qq_45274913的博客
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2021SC@SDUSC 1.简介 Bert在自然语言处理（NLP）领域刷新了 11 个任务的记录，万众瞩目，成为异常火热的一个预训练语言模型。相信不少人入门学习Bert模型都倾向于提纲挈领，先明白它的输入输出形式以及预训练过程中的处理，本文结合代码和相应的数据集带大家一起解密Bert模型的输入输出。 2.输入形式 这是一个运用bert模型对句子进行分类的应用的原始数据集（训练集）形式，由上图不难看出该数据集由关键词、关键词位置、文本和标签四个属性组成。而最终经过处理得到的能够直接传入bert模
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在本节中，我们将学习如何预训练BERT模型。但是预训练是什么意思呢？假设我们有一个模型m。首先，我们用一个大型数据集针对特定任务训练模型，并保存训练好的模型。现在，对于一个新的任务，我们不是用随机权重初始化一个新模型，而是用我们已经训练好的模型——m（预训练模型）——的权重来初始化模型。也就是说，由于模型已经在大型数据集上进行了训练，所以对于新任务，我们不是从零开始训练新模型，而是使用预训练模型m，并根据新任务调整（微调）其权重。这是一种转移（transfer）学习。
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当我们使用WordPiece tokenizer进行分词时，首先我们检查单词是否在我们的词汇表中。如果单词不在词汇表中，那么我们将单词分割成子词，并检查子词是否在词汇表中。但如果子词不在词汇表中，那么我们再次分割子词，并检查它是否在词汇表中。在我们的例子中，单词pretraining不在BERT的词汇表中。现在，就像我们在上一节中学到的那样，我们将输入tokens喂给token、segment和位置嵌入层，获取嵌入（embeddings），将嵌入（embeddings）相加，然后将其作为输入喂给BERT。
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1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语...
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https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 文章链接 BERT，全称是Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。注意其中的每一个词都说明了BERT的一个特征。 Pre-training说明BERT是一个预训练模型，通过前期的大量语料的无监督训练，为下游任务学习大...
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模型输入处理 1、构建example 为json文件里的每个word和tag构建对应的example，每个example的构成 ： guid： 示例的唯一ID，比如训练集就是train-1009，测试集就是test-1009 text_a： 字符串: 第一个序列的未标记文本(无符号的)。由于是单序列任务，仅必须指定此序列。 lable： （可选）字符串，example的标签，也就是上面的tag，只为训练集和验证集的example指定标签，但不为测试集指定。 2、构建feature 为每个example构
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<think>好的，用户想了解BERT模型的输入格式和要求，我需要整理相关资料并给出清晰的回答。首先，我要回忆BERT模型的输入结构。记得BERT的输入包括三个部分：token嵌入、段嵌入和位置嵌入，所以需要分点说明这三个部分。 接下来，用户可能需要具体的处理步骤，比如文本如何被分词，添加特殊标记如[CLS]和[SEP]，还有如何处理长度限制。需要提到最大长度通常是512，截断或填充的处理方法。 然后，输入格式的示例很重要，用户可能希望看到具体的例子，比如句子对的处理，以及对应的input_ids、token_type_ids和attention_mask。需要确保这些示例用正确的LaTeX格式呈现，符合之前的系统指令。 还要注意引用用户提供的参考资料，特别是引用[3]中提到的文本处理过程。需要确认这些引用是否与我的回答相关，并正确标注在末尾。 此外，用户可能对输入后的处理流程感兴趣，比如编码器层的计算和最终输出的形式。这部分需要简明扼要，但覆盖关键点，如自注意力机制和Transformer结构。 最后，生成的相关问题要围绕BERT的输入展开，比如输入长度限制、特殊标记的作用、处理不同语言的方法等，帮助用户进一步探索。 需要检查LaTeX格式是否正确，所有数学表达式和变量用$...$，独立公式用$$...$$。例如，位置编码公式需要用独立公式格式。同时，确保回答结构清晰，分点明确，语言通俗易懂，避免技术术语堆积。 可能遇到的疑问是用户不清楚如何处理长文本，或者如何构造输入格式的具体细节，所以在回答中要详细说明填充和截断的策略，并给出示例代码或步骤。同时，注意引用标记的位置，确保自然衔接，不打断阅读流程。 总之，整理思路，分步骤解释BERT的输入格式，结合示例和引用，最后生成相关问题，确保用户能够全面理解并解决可能的后续疑问。</think>### BERT模型的输入格式与要求 BERT模型的输入需要经过特定预处理，以满足其结构要求。以下是关键处理步骤与格式规范： #### 一、输入构成要素 1. **Token嵌入** 文本需通过WordPiece分词算法转换为子词（subword）单元，例如： $$ \text{"unhappy"} \rightarrow ["un", "##happy"] $$ 2. **段嵌入（Segment Embeddings）** 处理句子对时（如问答任务），用0和1区分两个句子： ```python # 示例：句子A标记为0，句子B标记为1 token_type_ids = [0,0,...,1,1] ``` 3. **位置嵌入（Position Embeddings）** 每个token的位置信息通过正弦函数生成，公式为： $$ PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{model}}) $$ $$ PE_{(pos,2i+1)} = \cos(pos/10000^{2i/d_{model}}) $$ #### 二、预处理步骤 1. **添加特殊标记** - `[CLS]`：插入在序列开头，用于分类任务 - `[SEP]`：分隔句子对或结束标记 2. **长度控制** - 最大长度限制：512 tokens - 处理策略： - 截断：超过长度时保留前512 tokens - 填充：不足时用`[PAD]`补齐 #### 三、输入格式示例 假设输入句子对："How old are you?" 和 "I'm 3 years old" | 处理阶段 | 输出形式 | |---------|----------| | 原始文本 | ["How old are you?", "I'm 3 years old"] | | Token化 | `[CLS] how old are you [SEP] i 'm 3 years old [SEP]` | | 数值映射 | `input_ids = [101, 2129, 2140, 2024, 2017, 102, 1045, 1001, 2210, 2408, 2140, 102]` | | 段标记 | `token_type_ids = [0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1]` | | 注意力掩码 | `attention_mask = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]`（无填充时） | #### 四、模型输入后的处理流程 1. 输入嵌入层将三个嵌入相加： $$ E = E_{token} + E_{segment} + E_{position} $$ 2. 通过12/24层Transformer编码器（依模型版本） 3. 输出包含： - 最后一层的隐藏状态（序列表示） - `[CLS]`位置的聚合表示（用于分类任务） > 引用说明：BERT的文本预处理过程包括分词、添加特殊标记等关键步骤[^3]。
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