深度学习:BERT 详解

BERT 详解

为了全面详细地解析BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),我们将深入探讨它的技术架构、预训练任务、微调方法及其在各种自然语言处理(NLP)任务中的应用。

一、BERT的技术架构

1. 基础架构:Transformer

BERT基于Transformer的架构,特别是其编码部分。Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的一种新型神经网络架构,它主要用于处理序列到序列的任务,强调了“注意力机制”的重要性。

  • 注意力机制:Transformer使用的是自注意力机制,它允许模型在处理序列的每个元素时,考虑到序列中所有其他元素的影响。这种全局性的信息处理能力,使Transformer特别适合于需要理解整个输入序列的NLP任务。

  • 多头注意力:这是Transformer架构的核心,允许模型同时从多个角度捕捉数据的内部依赖关系。每个“头”在不同的表示子空间中学习输入数据的不同方面,这样做可以提高学习能力和模型的表达能力。

2. 输入表示

BERT的输入是一个单一的连续文本流,不区分传统意义上的单独句子。这是通过在每个“句子”前后添加特殊标记(如[CLS][SEP])来实现的。这种设计使得模型能够处理单句输入、双句输入乃至更长的文本。

  • Token Embeddings:单词级的嵌入,每个单词被转换为向量。
  • Segment Embeddings:用于区分两个不同句子的嵌入。
  • Positional Embeddings:位置嵌入,用于向模型传达单词的位置信息。

二、预训练任务

BERT在预训练中采用两种任务:掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)。

1. 掩码语言模型(MLM)

在这个任务中,输入文本的15%的token被随机替换为[MASK]标记。BERT的任务是预测这些[MASK]标记的原始值。这种任务设置迫使模型捕捉双向语境信息,即使用前后的词来预测被遮蔽的词。

2. 下一句预测(NSP)

这个任务涉及到判断两个句子是否是连续的。给定一对句子,BERT需要预测第二个句子是否是第一个句子的逻辑后继。这种类型的预测对于理解句子间的关系是非常有用的,尤其是在需要理解句子关系的任务,如问答系统和自然语言推理。

三、微调方法

在完成预训练后,BERT可以通过简单地在其顶部添加一个适合特定任务的输出层来进行微调。这一阶段通常使用较小的特定任务数据集进行,并只需要相对较少的训练迭代。

  • 任务适应性:由于BERT已经在大规模数据集上进行了预训练,它已经具备了广泛的语言理解能力。微调允许BERT将这种能力迅速转换到具体的下游任务上,如情感分析、命名实体识别等。

四、应用示例

由于BERT的预训练和微调策略,以及它在理解语言上的能力,它已经被成功应用于多个NLP任务:

  • 问答系统:在SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)等数据集上表现优异。
  • 情感分析:能够准确判断文本的情绪倾向。
  • 命名实体识别:从文本中识别和分类实体(人名、地名、组织名等)。
  • 文本摘要:自动生成文本内容的摘要。
  • 机器翻译:尽管BERT不是专为翻译设计,但其强大的语义理解能力对改善翻译质量也有帮助。

五、结论

BERT不仅在多个NLP基准测试中设立了新的性能标准,而且极大地推动了整个自然语言处理领域的发展。其创新的预训练及微调方法为后续的研究提供了新的方向,而它的开放获取使得更多的研究者和开发者能够在此基础上进一步创新和优化。随着技术的不断进步,BERT及其变体将继续扩展自然语言处理的边界,为实现更复杂的语言理解任务提供支持。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/60054.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

停车场微信小程序的设计与实现(lw+演示+源码+运行)

摘要 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了停车场微信小程序的开发全过程。通过分析停车场微信小程序管理的不足,创建了一个计算机管理停车场微信小程序的方案。文章介绍了停车场微信小程序的…

如何保证kafka生产者数据可靠性

ack参数的设置: 0:生产者发送过来的数据,不需要等数据落盘应答 假如发送了Hello 和 World两个信息,Leader直接挂掉,数据就会丢失 生产者 ---> Kafka集群 一放进去就跑 数据可靠性分析:丢数 1&#…

实习作假:阿里健康实习做了RABC中台,还优化了短信发送流程

最近有二本同学说:“大拿老师,能帮忙看下简历吗?” 如果是从面试官的角度来看,这个同学的实习简历是很虚假的。 但是我们一直强调的是:校招的实习简历是不能出现明显的虚假。 首先,你去公司做事情&#…

Pytorch如何精准记录函数运行时间

0. 引言 参考Pytorch官方文档对CUDA的描述,GPU的运算是异步执行的。一般来说,异步计算的效果对于调用者来说是不可见的,因为 每个设备按照排队的顺序执行操作Pytorch对于CPU和GPU的同步,GPU间的同步是自动执行的,不需…

开发指南077-平台上各种时间、包大小设置

1、axios访问后台接口超时 /utils/qlm_request.js文件中: const service axios.create({ baseURL: process.env.VUE_APP_BASE_API, // url base url request url // withCredentials: true, // send cookies when cross-domain requests timeout: 600000 // re…

路过宝安乌石岩庙记

​每周带娃从上屋地铁去罗租大道的七彩城堡儿童乐园玩,路上都会经过乌石岩庙附近。听说香火很繁盛,娃说也想去看看,于是来到了乌石岩庙。 石岩乌石岩庙 广东省深圳市宝安区老街一区94号 ​从百度知悉:乌石岩庙,又称“…

HTML CSS H5C3样式语句汇总20241105

样式语句汇总: ----------------------------------样式设置------------------------------------ 盒子: border: 1px solid #000; 设置边框粗细、实线、颜色; margin: 0 auto; 盒子居中(顺时针)上0、右自适、下0、…

量化交易系统开发-实时行情自动化交易-Okex行情交易数据

19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来聊聊基于Okex交易所API获取行情数…

MyBatis项目的创建和增删查改操作详解

MyBatis项目的创建和增删查改操作详解 MyBatis是一款优秀的持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis是基于JDBC实现的,但是比JDBC的操作更加方便,可以通过接口和XML来操作数据库。本文将详细介绍MyBatis项目的创建以及增…

OpenGL 进阶系列06 - OpenGL变换反馈(TransformFeedback)

一:概述 变换反馈(Transform Feedback)是 OpenGL 中的一项技术,允许你将顶点着色器的输出(例如变换后的顶点数据)直接传输到缓冲区,而不是将结果渲染到屏幕上。它在图形计算中非常有用,尤其在粒子系统、模拟、几何处理等场景中,可以用来获取顶点处理的中间结果,并将其…

测度论原创(三)

Morden Prob 文章目录 Morden ProbWeek3多维扩展和随机向量定理3.1推论:random variable的变换定理3.2 连续函数的可测性定理3.3 可测函数的线性组合关于拓展实数集的延伸定理3.4 可测函数的极限依旧为可测性随机变量的概率律(Law of X X X)…

macOS 应用公证指南:使用 fastlane 实现自动化公证流程

背景介绍 在 macOS 系统上,为了保护用户安全,Apple 要求开发者对未通过 Mac App Store 分发的应用程序进行公证(Notarization)。如果应用程序没有经过公证,用户在运行时会看到警告弹窗,这会影响用户体验。虽然开启沙箱模式的应用可以直接通过 App Store 分发来避免这个问题…

数学建模(基于Python实现)--灰色关联分析法讲解,含案例

前言 这是去年底学数学建模老哥的建模课程笔记; 未来本人将陆陆续续的更新数学建模相关的一些基础算法,大家可以持续关注一下,主要在于运用; 提示:数学建模只有实战才能提升🔥​🔥​&#x1f…

C++虚继承演示

在继承中如果出现: 这种情况,B和C都继承了A,D继承了B、C 在D中访问A的成员会出现: 这样的警告 是因为在继承时A出现两条分支:ABD、ACD 编译器不知道访问的A中的元素是经过B继承还是C继承 所以B、C在继承A时要用到…

硬件---1电路设计安全要点以及欧姆定律

前言: 一直搞的东西都偏软件,硬件也一直在学,元器件、基础电路知识、PCB设计、模电运放都学的马马虎虎,因此决定进行系统性学习,内容基本来源于手里的视频和书本以及自己的感悟。 一电路安全 1电路安全 在初期基础…

pytest简单使用

一:Mark 1.注册标记 在项目根目录下创建固定名为 pytest.ini 的配置文件,文件格式需要加上 [pytest] ,然后通过 markers 注册自定义标记 2.贴上标记 通过pytest加上装饰器,然后pytest.mark.XX配置自定义的标记,一个…

[Meachines] [Medium] MonitorsThree SQLI+Cacti-CMS-RCE+Duplicati权限提升

信息收集 IP AddressOpening Ports10.10.11.30TCP:22,80 $ nmap -p- 10.10.11.30 --min-rate 1000 -sC -sV -Pn PORT STATE SERVICE VERSION 22/tcp open ssh OpenSSH 8.9p1 Ubuntu 3ubuntu0.10 (Ubuntu Linux; protocol 2.0) | …

二叉树-哈夫曼树的构造和应用

重点:哈夫曼树的构造和应用(编码) 选取完最小权值的两个节点后新结点的权值是二者之和,新节点可以和选取剩余的结点结合,也可以在剩余的里面选出最小两个结合后形成的新结点与第一个新结点结合(前提他们是最小的两个结点) 哈夫曼编码 哈夫曼编码优化 130为最小的带权路径长度 …

【Docker】自定义网络:实现容器之间通过域名相互通讯

文章目录 一. 默认网络:docker0网络的问题二. 自定义网络三. nginx容器指之间通过主机名进行内部通讯四. redis集群容器(跳过宿主机)内部网络通讯1. 集群描述2. 基于bitnami镜像的环境变量快速构建redis集群 一. 默认网络:docker0…

鸿蒙开发:ArkUI Toggle 组件

ArkUI提供了一套完整的UI开发工具集,帮助开发者高效完成页面的开发。它融合了语言、编译器、图形构建等关键的应用UI开发底座,为应用的UI开发提供了完整的基础设施,包括简洁的UI语法、丰富的UI功能以及实时界面预览工具等,可以支持…