BERT模型

BERT模型是Google推出的一个自编码语言模型，它基于Transformer架构，可以进行双向的语言理解。

BERT模型的基本原理是将token、segment、position进行embedding，然后将它们相加作为输入层，再通过Transformer做encoder进行处理。该模型采用两个任务进行预训练，分别是遮盖语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。

BERT模型可以应用于多个NLP任务中，如情感分析、问答任务、命名实体识别等。在分类任务中，比如情感分析，只需要在Transformer的输出之上加一个分类层；在问答任务中，问答系统需要接收有关文本序列的问题，并且需要在序列中标记答案，可以使用BERT学习两个标记答案开始和结尾的向量来训练问答模型；在命名实体识别中，系统需要接收文本序列，标记文本中的各种类型的实体（人员、组织、日期等），可以用BERT将每个token的输出向量送到预测NER标签的分类层。

1.BERT模型的背景 

2.BERT模型的结构 

3. BERT模型的预训练

4.BERT模型的应用

附录：