基于Transformers双向编码器实现（Bidirectional Encoder Representation from Transformers | BERT ）
2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布带来一个 NLP 的新时代。
BERT是什么？
BERT全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一种用于自然语言表征的预训练模型。它强调不再像以往传统单向模型预训练的方式，而是采用新的训练策略，以致能生成深度双向语言表征模型。
BERT也是动画《芝麻街》中的一个人物
为什么选择BERT？
在NLP算法落地过程中遇到最大挑战通常是缺乏足够训练数据。总体而言，获取大量文本并非难事，但帮助算法清楚问题定义需要有足够数量被标记样本。对文本进行人工标注是一件耗时耗力的工作，并且因为每个人对文本内容理解层次不同，产生的标注带有主观倾向也会造成偏差。
为了弥合数据鸿沟，多种仅使用未标记文本语料的语言模型被相继提出，这种模型被称为预训练模型（Pre-trained Models, PTM），BERT就是这种技术开花结的最好的果之一。预训练模型是通过自监督学习从大规模数据中得到、与具体业务无关的模型。如哈工大开源的中文预训练模型BERT-wwm就是在百科、新闻、问答等数据上训练得到，这些数据含有的词汇量达到5.4亿之多。
BERT如何使用？
在NLP中，预训练模型的训练被称为是上游任务；而具体业务，如：情感分析、阅读理解、文本摘要等则被称作是下游任务。通过对预训练模型在相对少量业务数据上进行训练，便可将模型用于不同目的的下游任务，这个过程称为微调（Fine-Tune）。微调可显著提高模型准确性。此外，与重新开始对业务数据进行训练相比，微调仅需要很少样本就可以让模型拥有良好性能。
为了有更直观的理解，图2展示了机器学习中一个经典监督学习问题——垃圾邮件分类的微调过程。
BERT垃圾邮件分类流程
BERT的原理是什么？
上游进行语言模型的预训练，下游微调并应用到具体业务中，这种模式被称为迁移学习（Transfer Learning）。在架构方面，BERT使用大量迁移模型Transformer中的编码器，并对输入文本进行位置编码，结合BERT独特的训练策略来得到预训练模型。
01迁移学习
Transformer是谷歌于2017年年底在论文《Attention is all you need》中提出的一种序列到序列（Seq2seq）模型，它主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。
Transformer模型结构
介绍Transformer模型最好例子就是它在机器翻译中的应用。在英文翻译成中文过程中，编码器负责阅读与学习输入的英文文本，通过捕捉载体所包含信息学会一定的语言概念，这被称为是上下文（Context）。上下文信息本质是语义在向量空间的一种映射，即语义的数学化表达，一个著名例子就是：国王-男性+女性=女王。之后，编码器将所学内容以隐藏层（Hidden Layer）形式传递给解码器，解码器再利用这些知识进行文本翻译工作。具体来说，在生成中文文本过程中，解码器会对当前中文单词根据上下文信息来预测下一个中文单词，之后再根据下一个词预测下一个词的下一个词，循环往复，直至生成完整句子，这种做法也体现了序列模型的特性。
由于BERT目标是生成用于语言表示的预训练模型，因此只需要编码器部分即可。所学到上下文信息在BERT中以768维度向量存储。
02位置嵌入
在序列模型中，词在句中位置对语料学习尤为重要。在训练文本时，长短时记忆网络（Long Short Term Memory Network, LSTM）通过一定的顺序读取文本：从左向右或是从右向左，以此来得到词在文中的位置信息，这样的模型称为单向模型。
与单向模型不同的是，在词向量（Word Embedding）进入编码器之前，Transformer模型使用位置编码（Positional Encoding）来提供语序信息。这种设计通过为词向量加入独一无二的纹理信息来表征词在句中的位置，纹理信息则通过sin函数与cos函数的线性变换生成。
因此，编码器可以一次读取整个文本序列，这样的语境化特性使Transformer可以基于词的所有周围环境来学习上下文，并且可以接收更庞大的数据量。
03训练策略
BERT在模型的训练过程中，会同时结合以下两种策略：
一、遮蔽预测（Masked LM）
BERT会随机遮蔽掉句中部分词，然后通过未遮蔽掉的词提供上下文来预测这些被遮蔽的词是什么。这种训练模式在以往单向模型中很难实现，这意味着与单向模型相比，BERT对上下文有着更深刻的感知。
二、下一句预测（Next Sentence Prediction）
为了让模型能够预测两个给定句子在顺序上是否有逻辑关系，在BERT的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，并预测第二句是否是第一句的后续。通过这样的训练，模型不仅能学习句内信息，还能清楚地捕捉到句间逻辑。这种独特的学习模式也使其在问答系统、阅读理解等问题上有出色的发挥。
毫无疑问，BERT在使用机器学习进行自然语言处理方面取得巨大技术突破。谷歌团队也在GitHub上开源了BERT源代码与预训练模型，涵盖103种语言，可以轻松地使用开源预训练模型进行下游任务训练也让它有更广泛的应用。本文试图描述BERT主要思想同时又不想夹杂过多复杂难懂的概念，若想深入了解BERT，建议您阅读相关文献。
BERT优缺点
Bert的优点
BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对基于RNN的模型Bert更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。
Bert的缺点
主要就是MLM预训练时的mask问题，[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]会影响模型在fine tuning的下游任务上帝的表现；每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）。全文读下来你会发现其实Bert也没有我们想象中的那么神奇，但是实际中Bert却是如此的强大，其中重要的原因也是Google拥有庞大的语料库（钱）来进行训练，当然TPU（钱）也是必不可少的。
百科介绍
搜狗百科（详情）
BERT是一种语言表示模型，BERT代表来自Transformer的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练深度双向表示。因此，只需要一个额外的输出层，就可以对预训练的BERT表示进行微调，从而为广泛的任务（比如回答问题和语言推断任务）创建最先进的模型，而无需对特定于任务进行大量模型结构的修改。
BERT的概念很简单，但实验效果很强大，截至2018年10月刷新了 11 个NLP任务的当前最优结果，是NLP领域一个突破性进展。
维基百科（详情）
基于变换器的双向编码器表示技术（英语：Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）是用于自然语言处理（NLP）的预训练技术，由Google提出。2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。Google正在利用BERT来更好地理解用户搜索语句的语义。2020年的一项文献调查得出结论：“在一年多一点的时间里，BERT已经成为NLP实验中无处不在的基线”，算上分析和改进模型的研究出版物超过150篇。
最初的英语BERT发布时提供两种类型的预训练模型：（1）BERTBASE模型，一个12层，768维，12个自注意头（self attention head），110M参数的神经网络结构；（2）BERTLARGE模型，一个24层，1024维，16个自注意头，340M参数的神经网络结构。两者的训练语料都是BooksCorpus以及英语维基百科语料，单词量分别是8亿以及25亿。
扩展阅读
入门类
扩展视野
Bert 改进： 如何融入知识（2019-7）
详解BERT阅读理解(2019-7)
XLNet:运行机制及和Bert的异同比较（2019-6）
站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PART III）（2019-6）
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实践类
美团BERT的探索和实践(2019-11)
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BERT fintune 的艺术（2019-5）
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BERT源码分析PART III（2019-5）
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