BERT的结构，并展示如何利用预训练的BERT模型进行自然语言处理任务的建模 BERT Explained: Stateoftheart Pretraining for NLP_如何在预训练模型之上自定义模型结构?bert-程序员宅基地

技术标签：语言模型编程实践人工智能自然语言处理架构设计 Python实战开发语言

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，其通过构建一个双向上下文编码器对文本进行建模。在最近几年里，BERT在许多自然语言处理任务上取得了最先进的结果。它已经成为许多领域最流行的预训练模型之一，包括命名实体识别、情感分析、文本分类、问答系统等。
本教程将详细阐述BERT的结构，并展示如何利用预训练的BERT模型进行自然语言处理任务的建模。同时，本教程将回顾BERT的历史发展，分析其主要优点和局限性，给出预训练BERT模型需要注意的问题。最后，本教程还会讨论BERT的实际应用以及当前BERT研究热点。希望读者能够受益于此。

2.基本概念术语说明

2.1 Transformer

在本教程中，我们将主要关注的BERT模型的结构，因此首先要引入一种新型的机器翻译模型——Transformer。

什么是Transformer？

Transformer是由Google Brain团队提出的一种用于序列到序列(Seq2Seq)转换的注意力机制网络。其基本思路是在每个时间步进行计算时，并不仅仅依赖前面的单词或字符信息，而是结合了所有输入的信息。Transformer由Encoder和Decoder两部分组成，分别负责输入序列和输出序列的表示学习。Encoder采用堆叠多层多头自注意力机制(self-attention mechanism)来捕捉输入序列中的全局信息，Decoder则根据Encoder输出的表示学习生成相应的目标序列。

本文链接：https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132114742

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