我们可以假设预先训练的BERT是一个黑盒，它为序列中的每个输入令牌(词)提供了H = 768维的向量。序列可以是单个句子或由分隔符[SEP]分隔并以标记[CLS]开头的一对句子。...在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置，与我们在transformer体系结构中所做的相同。...我们尝试用交叉熵损失的训练数据预测输入序列的每个单词。你能猜到这种方法的问题吗? 问题是，学习任务是微不足道的。该网络事先知道它需要预测什么，因此它可以很容易地学习权值，以达到100%的分类精度。...我们这样做是因为我们想让模型知道，当单词不是[MASK]标记时，我们仍然需要一些输出。
定义 向量：向量的经典描述是一个数，它既有大小，也有方向（例如，西5英里）。在机器学习中，我们经常使用高维向量。 嵌入：用向量作为一种表示词（或句子）的方法。 文档：单个文本。...这是发现灾难微博的有效方法吗？ ? TF-IDF 直觉 使用词袋的一个问题是，频繁使用的单词（如）在不提供任何附加信息的情况下开始占据特征空间。...在发布时，它取得了最新的结果，因为传统上，句子嵌入在整个句子中平均。在通用的句子编码器中，每个单词都有影响。 使用此选项的主要好处是： Tensorflow Hub非常容易使用。...BERT使用“Wordpiece”嵌入(3万单词)和句子嵌入(句子嵌入)来显示单词在哪个句子中，以及表示每个单词在句子中的位置的位置嵌入(位置嵌入)。然后可以将文本输入BERT。...这也使得生成一个完整句子的嵌入非常容易。。 在这个例子中，我使用RoBERTa，它是Facebook优化的BERT版本。
通过将这些句子片段嵌入到适当的嵌入空间（如BERT）中，我们可以使用搜索输入片段作为对该嵌入空间的探测，以发现相关文档。...具体来说，片段扮演文档索引的双重角色，并使单个文档具有可搜索的多个“提取摘要”，因为片段嵌入在文档中。与纯粹使用术语或短语查找此类文档相比，使用片段还会增加找到大篇幅文档中目标关键词的几率。...BERT嵌入在很大程度上只增加了搜索的深度，特别是对于片段和短语(使用BERT嵌入扩展单词的搜索深度在实践中是没有用的)。...表示单词和短语的嵌入 BERT用于片段嵌入(句子转换) BERT用于无监督实体标记 2....BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。
在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。...Word2Vec将在两个句子中为单词“bank”生成相同的单词嵌入，而在BERT中为“bank”生成不同的单词嵌入。...这是因为BERT tokenizer 是用WordPiece模型创建的。这个模型使用贪心法创建了一个固定大小的词汇表，其中包含单个字符、子单词和最适合我们的语言数据的单词。...我们甚至可以平均这些子单词的嵌入向量来为原始单词生成一个近似的向量。 下面是词汇表中包含的一些令牌示例。以两个#号开头的标记是子单词或单个字符。...平均嵌入是最直接的解决方案(在类似的嵌入模型中依赖于子单词词汇表(如fasttext))，但是子单词嵌入的总和和简单地使用最后一个token嵌入(记住向量是上下文敏感的)是可接受的替代策略。
Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，那么 Bert 值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？...然后将整合后的这个 Embedding 作为 X 句在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入，以此作为补充的新特征给下游任务使用。对于上图所示下游任务 QA 中的回答句子 Y 来说也是如此处理。...如果预训练时候不把单词的下文嵌入到 Word Embedding 中，是很吃亏的，白白丢掉了很多信息。 这里强行插入一段简单提下 Transformer，尽管上面提到了，但是说的还不完整，补充两句。...当然这是我自己的改造，Bert 没这么做。那么 Bert 是怎么做的呢？我们前面不是提过 Word2Vec 吗？...其实 Bert 怎么做的？Bert 就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。
Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，那么 Bert 值得这么高的评价吗？我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢？是因为它有重大的理论或者模型创新吗？...使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络，如果训练好这个网络后，输入一个新句子 ，句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding:最底层是单词的 Word Embedding...然后将整合后的这个 Embedding 作为 X 句在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入，以此作为补充的新特征给下游任务使用。对于上图所示下游任务 QA 中的回答句子 Y 来说也是如此处理。...如果预训练时候不把单词的下文嵌入到 Word Embedding 中，是很吃亏的，白白丢掉了很多信息。 这里强行插入一段简单提下 Transformer，尽管上面提到了，但是说的还不完整，补充两句。...当然这是我自己的改造，Bert 没这么做。那么 Bert 是怎么做的呢？我们前面不是提过 Word2Vec 吗？
使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络，如果训练好这个网络后，输入一个新句子Snew ，句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding:最底层是单词的Word Embedding...然后将整合后的这个Embedding作为X句在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入，以此作为补充的新特征给下游任务使用。对于上图所示下游任务QA中的回答句子Y来说也是如此处理。...如果预训练时候不把单词的下文嵌入到Word Embedding中，是很吃亏的，白白丢掉了很多信息。...当然这是我自己的改造，Bert没这么做。那么Bert是怎么做的呢？我们前面不是提过Word2Vec吗？...前面提到了CBOW方法，它的核心思想是：在做语言模型任务的时候，我把要预测的单词抠掉，然后根据它的上文Context-Before和下文Context-after去预测单词。其实Bert怎么做的？
要正确理解BERT是什么，我们需要了解一些概念。让我们先看看如何使用BERT，然后再看模型本身涉及的概念。 例子：句子分类 最直接的使用BERT的方法就是使用它来对单个文本进行分类。...语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义，给它们不同的表征 ELMo不是对每个单词使用固定的嵌入，而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。...它使用针对特定任务的双向LSTM来创建嵌入。 ELMo为NLP中的预训练提供了重要的一步。ELMo LSTM在大型数据集上进行训练，然后我们可以将其用作所处理语言的其他模型中的组件使用。...就像ELMo一样，你可以使用经过预训练的BERT来创建语境化的单词嵌入。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。
它的使用方法其实和前面讲的NNLM是一样的，句子中每个单词以Onehot形式作为输入，然后乘以学好的Word Embedding矩阵Q，就直接取出单词对应的Word Embedding了。...然后将整合后的这个Embedding作为X句在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入，以此作为补充的新特征给下游任务使用。对于上图所示下游任务QA中的回答句子Y来说也是如此处理。...如果预训练时候不把单词的下文嵌入到Word Embedding中，是很吃亏的，白白丢掉了很多信息。 这里强行插入一段简单提下Transformer，尽管上面提到了，但是说的还不完整，补充两句。...当然这是我自己的改造，Bert没这么做。那么Bert是怎么做的呢？我们前面不是提过Word2Vec吗？...前面提到了CBOW方法，它的核心思想是：在做语言模型任务的时候，我把要预测的单词抠掉，然后根据它的上文Context-Before和下文Context-after去预测单词。其实Bert怎么做的？
BETR捕获上下文信息 如果我们想仅依靠上文或者下文的信息去理解“bank”的含义，那么对这两句话中的“bank”，我们是无法区分它们的不同含义的。...其中许多都是创造性的设计选择可以让模型表现更好。 首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...]标记的 为此，研究人员的一般做法是：（对 15%需要[MASK] 单词 ） （15%的）80%的单词被[MASK]遮掩 其余10%的单词被其他随机单词取代 其余10%的单词保持不变 在我之前的一篇文章中...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。...我们将使用BERT对数据集中的每条推文进行嵌入，然后使用这些嵌入训练文本分类模型。 ?
该架构采用了一种称为自注意力的机制，允许 BERT 根据每个单词的前后上下文来衡量其重要性。这种上下文意识使 BERT 能够生成上下文化的词嵌入，即考虑单词在句子中的含义的表示。...当 BERT 读取一个单词时，它并不孤单；它是一个单词。它知道它的邻居。通过这种方式，BERT 生成考虑单词整个上下文的嵌入。这就像理解一个笑话，不仅要通过笑点，还要通过设置。...词嵌入与上下文词嵌入 将词嵌入视为词的代码词。 BERT 通过上下文词嵌入更进一步。 BERT 不是为每个单词只使用一个代码字，而是根据句子中的上下文为同一个单词创建不同的嵌入。...位置编码：导航句子结构 由于 BERT 以双向方式读取单词，因此它需要知道每个单词在句子中的位置。位置编码被添加到嵌入中，以赋予 BERT 空间感知能力。...这样，BERT 不仅知道单词的含义，还知道它们在句子中的位置。
要正确理解 BERT 是什么，我们需要了解一些概念。让我们先看看如何使用 BERT，然后再看模型本身涉及的概念。 例子：句子分类 最直接的使用 BERT 的方法就是使用它来对单个文本进行分类。...语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义，给它们不同的表征 ELMo 是对每个单词使用固定的嵌入，而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。...它使用针对特定任务的双向 LSTM 来创建嵌入。 ? ELMo 为 NLP 中的预训练提供了重要的一步。...BERT 聪明的语言建模任务遮盖了输入中 15% 的单词，并要求模型预测丢失的单词。...BERT 用于特征提取 fine-tuning 方法并不是使用 BERT 的唯一方法。就像 ELMo 一样，你可以使用经过预训练的 BERT 来创建语境化的单词嵌入。
补充讲解 当我们只有未标记的句子时，我们使用一种比完全的翻译更简单的任务 不是做句子翻译 而是做单词翻译 我们想要找到某种语言的翻译但不使用任何标记数据 2.6 无监督单词翻译 [无监督单词翻译] 跨语言文字嵌入...gatto 和 felino 之间的距离是相似的 我们在跨语言的词嵌入中想要学习不同种语言的词嵌入之间的对齐方式 [无监督单词翻译] 首先在单语语料库上运行 word2vec 以得到单词嵌入 X 和...补充讲解 可以喂给 encoder 一个英文句子，也可以喂一个法语句子，从而获得 cross-lingual embeddings ，即英文句子和法语句子中各个单词的词嵌入，这意味着 encoder...的词嵌入来初始化，即其中的英语和法语单词应该看起来完全相同 补充解释 共享编码器 例如我们以一个法语句子作为模型的输入 由于嵌入看起来非常相似，并且我们使用的是相同的 encoder 因此 encoder...我们能理解模型，例如BERT知道什么和他们为什么工作这么好？
BETR捕获上下文信息 如果我们想仅依靠上文或者下文的信息去理解“bank”的含义，那么对这两句话中的“bank”，我们是无法区分它们的不同含义的。...之前的嵌入方法的一大缺陷在于只使用了很浅的语言模型，那就意味着它们捕获到的信息是有限的。 另外一个缺陷就是这些嵌入模型没有考虑单词的上下文。...其中许多都是创造性的设计选择可以让模型表现更好。 首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...]标记的 为此，研究人员的一般做法是：（对 15%需要[MASK] 单词 ） （15%的）80%的单词被[MASK]遮掩 其余10%的单词被其他随机单词取代 其余10%的单词保持不变 在我之前的一篇文章中...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。
以嵌入的形式表示单词具有巨大的优势，因为机器学习算法无法处理原始文本，但可以对向量的向量进行操作。这允许使用欧几里得距离或余弦距离等标准度量来比较不同单词的相似性。...问题在于，在实践中，我们经常需要为整个句子而不是单个单词构建嵌入。然而，基本的 BERT 版本仅在单词级别构建嵌入。因此，后来开发了几种类似 BERT 的方法来解决这个问题，本文[1]将对此进行讨论。...不幸的是，这种方法对于 BERT 来说是不可能的：BERT 的核心问题是，每次同时传递和处理两个句子时，很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...然而，事实证明 [CLS] 对于这项任务根本没有用，因为它最初是在 BERT 中针对下一句预测进行预训练的。 另一种方法是将单个句子传递给 BERT，然后对输出标记嵌入进行平均。...在推理过程中，可以通过以下两种方式之一使用该架构： 通过给定的句子对，可以计算相似度得分。推理工作流程与训练完全相同。 对于给定的句子，可以提取其句子嵌入（在应用池化层之后）以供以后使用。
这样做的目的是将表示偏向于实际观察到的单词。 Transformer encoder不知道它将被要求预测哪些单词或哪些单词已被随机单词替换，因此它被迫保持每个输入token的分布式上下文表示。...输入嵌入是token embeddings, segmentation embeddings 和position embeddings 的总和 具体如下： （1）使用WordPiece嵌入（Wu et...（2）使用学习的positional embeddings，支持的序列长度最多为512个token。 每个序列的第一个token始终是特殊分类嵌入（[CLS]）。...其次，添加一个learned sentence A嵌入到第一个句子的每个token中，一个sentence B嵌入到第二个句子的每个token中。...（4）对于单个句子输入，只使用 sentence A嵌入。
在中文系统中，通常把句子切分成单个的字，切分完成之后，把输入用wordpiece转化成wordpiece结构之后，再做一个判断，看是否有第二句话输入，如果有第二句话输入，则用wordpiece对第二句话做相同的处理...，把所有单词映射成索引功，对输入词的ID （标识符）进行编码，以方便后续做词嵌入时候进行查找； Mask编码：对于句子长度小于max_seq_length 的句子做一个补齐操作。...在self_attention 的计算中，只考虑句子中实际有的单词，对输入序列做input_mask 操作，对于不足128个单词的位置加入额外的mask,目的是让self_attention知道，只对所有实际的单词做计算...构建embedding层，即词嵌入，词嵌入操作将当前序列转化为向量。BERT 的embedding层不光要考虑输入的单词序列，还需要考虑其它的额外信息和位置信息。...BERT 构建出来的词嵌入向量中包含以下三种信息：即输入单词序列信息、其它的额外信息和位置信息。为了实现向量间的计算，必须保持包含这三种信息的词向量的维数一致。
我们获得了序列中每个单词的查询，键和值，现在我们将使用查询，键和值来计算每个单词与句子中的每个其他单词有多少关联的分数。...z1 = 0.86*v1 + 012*v2 + 0.06*v3 对单个单词的这种自我关注已从句子中所有单词中获取了所有相关信息。...我之前解释的所有步骤都是为了单个单词的自注意，将重复相同的步骤来计算句子中所有单词的自注意。 为了使计算更快，计算效率更高，所有计算都在矩阵中执行。 ?...Z矩阵形状=(句子长度，V的维数) 多头注意力 上面，我们讨论了单头注意，即，仅对一个权重矩阵（Wq，Wk和Wv）进行随机初始化，以生成用于查询，键和值的单个矩阵，而在转换器模型中，则使用多头注意 即，...到目前为止，我们已经了解了变压器的注意机制是如何工作的。我希望你们能理解这些关注背后的含义。 许多SOTA模型如BERT和BERT的变体都是建立在编码器变压器的基础上，用于预测各种各样的任务。
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...3.2 Fine-tuning BERT 微调很简单，因为Transformer中的self-attention机制允许BERT通过交换合适的输入和输出来为许多下游任务建模——无论是单个文本还是文本对。...有的介绍BERT的文章中，讲解MLM过程的时候，将这里的80%,10%,10%解释成替换原句子被随机选中的15%的tokens中的80%用MASK替换目标单词,10%用随机的单词替换目标单词,10%不改变目标单词...大致是说采用上面的策略后，Transformer encoder就不知道会让其预测哪个单词，或者说不知道哪个单词会被随机单词给替换掉，那么它就不得不保持每个输入token的一个上下文的表征分布(a distributional...相对于500k的steps，准确度能提高1.0% MLM预训练收敛速度比LTR慢吗？因为每个batch中只有15%的单词被预测，而不是所有单词都参与。 确实稍稍有些慢。
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...3.2 Fine-tuning BERT 微调很简单，因为Transformer中的self-attention机制允许BERT通过交换合适的输入和输出来为许多下游任务建模——无论是单个文本还是文本对。...有的介绍BERT的文章中，讲解MLM过程的时候，将这里的80%,10%,10%解释成替换原句子被随机选中的15%的tokens中的80%用[MASK]替换目标单词,10%用随机的单词替换目标单词,10%...大致是说采用上面的策略后，Transformer encoder就不知道会让其预测哪个单词，或者说不知道哪个单词会被随机单词给替换掉，那么它就不得不保持每个输入token的一个上下文的表征分布(a distributional...相对于500k的steps，准确度能提高1.0% MLM预训练收敛速度比LTR慢吗？因为每个batch中只有15%的单词被预测，而不是所有单词都参与。 确实稍稍有些慢。
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