BERT通过堆叠Transformer编码器

在BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）中，通过堆叠Transformer编码器（Transformer encoder），可以捕捉一个句子中深度双向的词与词之间的信息，并使用输出层中的特殊标记[CLS]的向量来表示整个句子的向量。

BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它通过在大规模文本语料上进行无监督的训练，学习到了丰富的语言表示。在BERT中，输入的文本首先被分词为一系列的词（或子词），每个词通过一个嵌入层转换为向量表示。这些向量作为输入被传递到多个Transformer编码器层中。

每个Transformer编码器层由多个自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络组成。自注意力机制允许模型在编码每个词时同时考虑到句子中其他位置的词。这种双向的注意力机制使得模型能够捕捉到词与词之间的上下文关系和依赖关系。

BERT通过堆叠多个Transformer编码器层，使模型能够更深层次地学习语言表示。每个编码器层的输出会传递到下一层作为输入，形成一个深层的双向表示。

在BERT的输出层中，特殊标记[CLS]的向量被用作整个句子的表示。该向量在训练过程中经过学习，能够捕捉到整个句子的语义信息。它可以用于各种下游任务，如文本分类、命名实体识别、句子关系判断等。

通过堆叠Transformer编码器，并使用输出层中的[CLS] token的向量来表示整个句子的向量，BERT能够提供深度的双向上下文理解能力，从而在多种自然语言处理任务中取得了显著的效果。

在自然语言处理中，"token"是指将文本划分为离散单元的基本元素。这些基本元素可以是单词、子词、字符或其他更小的单位，具体取决于使用的分词方法和任务需求。

在常见的文本处理任务中，例如机器翻译、文本分类和语言模型训练，我们通常将句子或文本序列划分为一系列的token。这些token是模型处理的输入单元，它们作为模型的输入表示文本中的信息。

以英文句子为例，一个简单的划分方式是将句子按照空格进行分割，将每个单词作为一个token。例如，句子 “I love natural language processing” 可以划分为五个token：[“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”]。

在某些情况下，单词可能会被进一步细分为子词，这种分割方法被称为子词划分（subword tokenization）。例如，句子 “unhappiness” 可以被划分为三个子词token：[“un”, “happiness”]。这种方法可以处理词汇的复杂性和未登录词问题。

另外，有些模型在处理字符级别的输入，将每个字符作为一个token进行处理。这种方式在某些情况下可以更好地处理语言中的拼写错误和未知词汇。

总之，token是将文本划分为离散单元的基本元素，用于构建文本的输入表示。在不同的任务和分词方法中，token可以表示单词、子词、字符或其他更小的单位，以满足不同的处理需求。