最强NLP模型BERT可视化学习

2018年是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的转折点，一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。近期，谷歌提出了BERT模型，在各种任务上表现卓越，有人称其为“一个解决所有问题的模型”。

BERT模型的核心思想有两点，对推动NLP的发展有着重要的作用:（1）Transformer结构；（2）无监督的预训练。Transformer是一个只基于注意力（Attention）机制的序列模型，《Attention is all you need》一文中指出，它摒弃了固有的定式，没有采用RNN的结构。BERT模型同时需要预训练，从两个无监督任务中获取权重：语言建模(给定左右上下文，预测丢失的单词)以及下一个句子预测(预测一个句子是否跟在另一个句子后面)。

BERT是个“多头怪”
BERT与传统的注意力模型有所不同，它并非在RNN的隐藏状态上直接连接注意力机制。BERT拥有多层注意力结构（12层或24层，取决于模型），并且在每个层（12层或16层）中都包含有多个“头”。由于模型的权重不在层与层之间共享，一个BERT模型相当于拥有24×16=384种不同的注意力机制。

BERT可视化
BERT模型较为复杂，难以直接理解它学习的权重的含义。深度学习模型的可解释性通常不强，但我们可以通过一些可视化工具对其进行理