bert 编程入门--pytorch版本

代码在最后面

前面是代码细节的内容讲解

 

## 前綴的 tokens 即為 wordpieces

以詞彙 fragment 來說，其可以被拆成 frag 與 ##ment 兩個 pieces，而一個 word 也可以獨自形成一個 wordpiece。wordpieces 可以由蒐集大量文本並找出其中常見的 pattern 取得。

 

除了一般的 wordpieces 以外，BERT 裡頭有 5 個特殊 tokens 各司其職：

• [CLS]：在做分類任務時其最後一層的 repr. 會被視為整個輸入序列的 repr.
• [SEP]：有兩個句子的文本會被串接成一個輸入序列，並在兩句之間插入這個 token 以做區隔
• [UNK]：沒出現在 BERT 字典裡頭的字會被這個 token 取代
• [PAD]：zero padding 遮罩，將長度不一的輸入序列補齊方便做 batch 運算
• [MASK]：未知遮罩，僅在預訓練階段會用到

 

這樣的 word repr. 就是近年十分盛行的 contextual word representation 概念。跟以往沒有蘊含上下文資訊的 Word2Vec、GloVe 等無語境的詞嵌入向量有很大的差異。用稍微學術一點的說法就是：

Contextual word repr. 讓同 word type 的 word token 在不同語境下有不同的表示方式；而傳統的詞向量無論上下文，都會讓同 type 的 word token 的 repr. 相同。

直覺上 contextual word representation 比較能反映人類語言的真實情況，

(举例：你今天开了机车过来接我，但是你买礼物给我的行为真的很机车哎)

这里就是different word repr , 需要用到contextual word repr

 

一句话来说就是：

BERT 是一個強大的語言代表模型，給它一段文本序列，它能回傳一段相同長度且蘊含上下文資訊的 word repr. 序列，對下游的 NLP 任務很有幫助。

 

 

fine tune BERT 來解決新的下游任務有 5 個簡單步驟：

1. 準備原始文本數據
2. 將原始文本轉換成 BERT 相容的輸入格式
3. 在 BERT 之上加入新 layer 成下游任務模型
4. 訓練該下游任務模型
5. 對新樣本做推論

 

 

為了讓 GPU 平行運算我們需要將 batch 裡的每個輸入序列都補上 zero padding 以保證它們長度一致

 

BertPooler层详细解释

#由上面的讲解可知，pooler层的输入是transformer最后一层的输出，[batch_size, seq_length, hidden_size]

#取出每一句的第一个单词，做全连接和激活。得到的输出可以用来分类等下游任务（即将每个句子的第一个单词的表示作为整个句子的表示）