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全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。BERT翻译成中文通常被称为“双向编码器表征法”或简单地称为“双向变换器模型”
Bidirectional#xff1a;是双向神经网络#xff0c;这个在学习 RNN 时候我们就了解到如何使用双向 RNN 让每一个… 基本介绍
全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。BERT翻译成中文通常被称为“双向编码器表征法”或简单地称为“双向变换器模型”
Bidirectional是双向神经网络这个在学习 RNN 时候我们就了解到如何使用双向 RNN 让每一个词视野更加广阔不但可以看到其前面词还能看到其后面的词。
Encoder说明 BERT 是编码器。
RepresentationsBERT 是完成词的表征的任务的模型之前我们已经学过了了 word2vec。
Transformer其实 BERT 就是 transform 解码器部分表示 BERT 结构没有采用 LSTM 这样。 RNN 结构而是采用了 Transformer 这样结构来实现双向循环神经网Transformer 对象 LSTM 的优势是并行计算
在自然语言处理领域BERT以其出色的性能和广泛的应用而著称为多种语言理解任务提供了强大的预训练模型基础
1预训练阶段BERT通过预训练任务来学习语言的深层表示。这些任务通常包括“遮蔽语言模型”Masked Language ModelMLM类似于完形填空和“下一句预测”Next Sentence PredictionNSP。在MLM任务中模型被训练来预测输入句子中被遮蔽的词而在NSP任务中模型需要判断两个句子是否是连续的文本序列。
2微调阶段预训练完成后BERT模型可以通过添加任务特定的输出层来进行微调以适应不同的NLP任务如情感分析、问答、命名实体识别等。微调过程利用了预训练阶段学到的语言表征使得模型能够快速适应新的任务并取得优异的性能。
3模型结构BERT模型是由多层的Transformer编码器堆叠而成每一层都包含自注意力机制Self-Attention和前馈神经网络。这种深层结构使得BERT能够捕捉从浅层语法特征到深层语义特征的不同级别的语言信息。
4性能表现BERT在多个NLP任务上取得了当时的最先进结果显著推动了自然语言处理技术的发展。它的成功也催生了许多后续的研究工作包括对BERT结构的改进以及在不同语言和领域中的应用。
预训练预训练是一种迁移学习的概念。所谓预训练模型举个例子假设我们有大量的维基百科数据那么我们可以用这部分巨大的数据来训练一个泛化能力很强的模型一个知识渊博的人见多识广当我们需要在特定场景使用时例如做医学命名实体识别那么只需要简单的修改一些输出层再用我们自己的数据进行一个增量训练对权重进行一个轻微的调整即可增加行业知识后这个知识渊博的人就是行业专家。预训练语言模型有很多典型的如ELMO、GPT、BERT等
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