[人工智能]NLP最著名的Bert语言模型详细解读

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Bert语言模型详细解读

一、前言

要理解Bert语言模型，必须要先掌握Transformer，可以参考本人的博客Transformer原理详解，Bert是2019年谷歌团队提出的语言模型，一经提出就在NLP领域火热起来。因为Bert它作为预训练模型，在训练好之后可以帮助一大批的NLP任务去提升它们的性能，在针对个人不同的子任务时去进行微调即可。那么想要针对Bert模型有更加细致的了解，推荐去看这篇论文 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 ，那么下面本人将会针对Bert模型的每一个部分做详细介绍，感谢支持😄😄

二、Bert模型的整体架构

如果了解Transformer，那么下面这张图一定不会陌生，它是Transformer架构的Encoder部分，其中包括：输入部分；多头注意力机制；前馈神经网络。

那么Bert模型的基础架构就是由多个 Transformer架构的Encoder部分堆叠而成的。其中在 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 这一论文中（下面简称Bert论文）作者提出两种形式的Bert，Bert_base是由12层的Encoder堆叠而成；Bert_large是由24层的Encoder堆叠而成。
这里需要区别于Transformer结构，Transformer是由6个Encoder堆叠形成编码端，6个Decoder堆叠形成解码端。

三、Bert模型的输入部分

那么对于Bert的输入有哪些组成呢？
Input = token embeddings + segment embeddings + position embeddings

（一）首先对于第一行input：
需要关注的有正常词汇：my dog is cute he likes playing；
被分割的词：由于Bert关注词汇的词性，在wordpiece分词时将原型和后缀分开，在后缀前需要添加字符“##”；
特殊词汇：[CLS] 、[SEP]，在句子首部添加[CLS]，在每一句子结尾添加[SEP]。
为什么要添加两种特殊词汇？
这是由于在Bert预训练中，有一个任务叫做NSP(Next Sentence Prediction)任务。判断两个句子之间的关系，因此需要用到[SEP]告诉模型，在[SEP]之前是一个句子，在[SEP]之后是另一个句子。
而又由于NSP任务是一个二分类任务，也就是说判断两个句子之间是什么关系的二分类任务，在句子前加上[CLS]，在训练时，用[CLS]的输入向量连接二分类器，从而去做二分类任务。
（二）token embeddings
对于输入的所有词汇（包括正常词汇，被分割的词以及特殊词汇）做Embedding词嵌入。
（三）segment embeddings
由于处理的是两个句子，因此需要对两个句子进行区分。对于第一个句子的所有词可以用E_A表示，第二个句子的所有词可以用E_B表示。
（四）position embeddings
这里的position embeddings和Transformer的位置编码有很大的区别。在Transformer中，我们采用正余弦函数来计算位置编码。而对于Bert，采用的是随机初始化，让模型自己学习，通过定义index：0-511，让模型自己去学习每一个embeddings是什么样子的。

四、Bert模型的预训练

（一）MLM（Masked Language Model）掩码语言模型
Bert在预训练时使用的是大量的无标注的语料，因此在预训练任务设计时采用无监督来做。对于无监督的目标函数有两种：
1.AR(autoregressive) 自回归模型：只考虑单侧的信息，典型的是GPT
2.AE(autoencoding)自编码模型：从损坏的输入数据中预测重建原始数据，可以使用上下文信息，在Bert中使用。
例如：有这样一段文本：我爱吃饭
AR：P(我爱吃饭) = P(我)P(爱|我)P(吃|我爱)P(饭|我爱吃)
可以发现AR采用的单侧信息。
AE：mask之后：【我爱mask饭】用mask去遮盖某些或者某几个字
P(我爱吃饭|我爱mask饭) =P(mask=吃|我爱饭)
mask机制是打破原有的文本信息，在做预训练时，让模型去做文本重建，模型从上下文中去获取各种信息，使得预测出mask的词汇无限接近或者就是原本的词汇。
mask模型的缺点：
mask之后：【我爱mask mask】
优化目标：P(我爱吃饭|我爱mask mask) =P(吃|我爱) P(饭|我爱) ，很明显能够发现优化目标中，吃和饭是相互独立的，也就是mask与mask之间相互独立。

在Bert论文中，作者是这样做的：

随机mask15%的字，在这15%的字中，有80%替换成真正的mask标签，10%原封不动，最后10%替换成词典中的其他字。至于这个概率为啥是这些，作者在论文中也没有详细的解释，只是介绍了按照这个百分比效果确实好。

（二）NSP（Next Sentence Prediction）任务
NSP样本如下：
1.从训练语料中取出两个连续的段落作为正样本；
2.从不同的文档中随机创建一对段落作为负样本。
缺点：将主题预测和连贯性预测合并为一个单项任务。主题预测就是判断两个文本是不是来自同一个文档（1）；连贯性预测就是判断两个段落是不是顺序关系（2）。

五、如何在下游任务中微调（fine turning）Bert

a.句子对分类；b.单个句子分类；c.问答任务；d.序列标注任务

六、如何提升Bert在下游任务中的效果

四个步骤：
例如：微博文本情感分析

1. 在大量通用语料上训练一个LM (Pretrain)： 一中文谷歌BERT
2. 在相同领域上继续训练LM(Domain transfer) ：一在大量微博文本上继续训练这个BERT
3. 在任务相关的小数据上继续训练LM（Task transfer)：一在微博情感文本上(有的文本不属于情感分析的范畴)
4. 在任务相关数据上做具体任务：—微调fine turning
   一般情况下都是先Domain transfer再进行Task transfer最后fine turning性能是最好的。

如何在相同领域数据中进行further pre-training

1. 动态mask︰就是每次epoch去训练的时候mask，而不是一直使用同一个。
   在Bert模型当中，每次使用的mask都是固定的，就是说Bert将文本mask后存在本地，在训练时每次使用的同样的mask标志。
2. n-gram mask:其实比如ERNIE和SpanBert都是类似于做了实体词的mask