文本分类BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Posted 2022-02-05 征途黯然.

·阅读摘要：
  Bert是继Transformer之后的又一杰出的模型。Bert是一种预训练语言模型，是在GPT、Elmo、Transformer的基础上提出的。基于Bert的多个NLP领域任务都取得了非常大的提升。
·参考文献：
  [1] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
  论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.04805

[0] 阅读本论文最好了解前置知识：

  Transformer ⭐Bert就是基于Transformer提出的
  什么是预训练语言模型 ⭐Bert到底是怎么使用的

  了解Transformer模型，可以参考我的另外一篇博客：【文本分类】Attention Is All You Need。

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[1] 摘要

  提出了Bert模型，它不同于Elmo模型和GPT模型，Bert是对左右文（上下文）的一种双向提取训练，而且是对大数据集进行无监督学习。Bert训练好之后，其他人只需要根据自己的特定数据集，再微调一下，就能得到自己模型特有的词向量表示，而且这样做通常效果比较好。

【注一】：Elmo模型和GPT模型一个采用了RNN，一个采用了单向顺序来训练。Bert是使用Transformer为基础，然后看到了一个句子的双向顺序来训练的。
【注二】：什么是微调 一般情况下，训练一个模型是从头开始训练，花费时间较长，bert微调就是在预训练模型bert的基础上只需更新后面几层的参数，这相对于从头开始训练可以节省大量时间，甚至可以提高性能，通常情况下在模型的训练过程中，我们也会更新bert的参数，这样模型的性能会更好。bert是在通用语料上训练的，在你的特定领域，这些通用语料训练出的模型无法充分抽取出token的内在含义，所以需要用你的领域语料微调一下。

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[2] 介绍

  预训练语言模型已被证明对提高NLP任务是有效的。

  在下游任务中，使用预训练语言模型有两种方式，基于特征和基于微调。

  作者认为标准语言模型是单向的，这限制了我们的模型训练。但是从两个方向结合上下文来表征句子是很重要的。

  Bert做无监督训练的思想如下图：

  核心点有3：
  · mask LM，类似于Word2Vec的CBOW一样，但是CBOW是有窗口大小限制的，而mask LM是在整个句子的规模上随机mask一些词。
  · 下一句预测，为了训练一个理解句子关系的模型，预训练了一个下一句预测的二元分类任务，这个任务可以从任何单语语料库中简单地归纳出来，预测输入BERT的两端文本是否为连续的文本。具体来说，在为每个训练前的例子选择句子 A 和 B 时，50% 的情况下 B 是真的在 A 后面的下一个句子，50% 的情况下是来自语料库的随机句子。
  · 采用12个Transformer的Encoder块进行双向提取句子特征。

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[3] 相关工作

  · 无监督的基于特征的方法，以Elmo为代表。

  · 无监督的基于微调的方法，以GPT为代表。

  · 有些研究显示，在大型数据集上进行有监督的训练，之后迁移到语言推理和机器翻译任务上比较有效。CV领域也有类似研究。

【注三】：但是Bert是在大型数据集上进行无监督的训练，效果更好。

[4] Bert模型

  Bert主要有两个步骤：预训练(pre-training) 和 微调(fine-tuning)。

【注四】：原理就是CV领域的预训练使用流程

  · 预训练(pre-training)：在一个大型数据集上进行无监督训练，预训练原理在“[2] 介绍”中已经阐述。

  · 微调(fine-tuning)：利用预训练的结果给下游任务的参数作初始化，然后在下游任务的数据集上，再进行一定的训练，即可。

Bert模型的输入格式：

  如上图，每个词元的输入，都是有词的embedding、句子embedding、位置编码相加得到的。