最通俗易懂的BERT原理与代码实现

做二级市场的可以分成很多“门派”，有看技术面的，有看基本面的，还有看消息面的，本期就是基于消息面量化的内容，最常见的思路就是对舆情分析，判断市场情绪，从而做出投资决策。

舆情分析涉及到人工智能的子领域——自然语言处理（NLP）。2018 年，Google 在《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding》中提出了自然语言预训练模型BERT，大大提升了机器处理语言的能力，同时也降低了NLP的门槛。在最初接触BERT的时候，查阅了大量的资料，发现大部分都是讲BERT原理的，而且基本就是把论文的要点给翻译了过来（当然我也不能免俗，在原理部分我会尽量的翻译成“人话”）。但讲如何应用的很少，即使有，也过于复杂，直到我看到了《Making BERT Easier with Preprocessing Models From TensorFlow Hub》这篇文章。本期主要就是把其中的代码搬过来，做些改进，让零基础的小伙伴也能搭建自己的模型。我一直奉行的观点是，边做边学，就像学骑自行车一样，不需要了解完自行车的原理，再去学骑车。**各种算法过于抽象，不如在大致了解算法原理之后，先学如何调用模型，然后基于应用再深究算法。**所以本文不会有任何公式，尽量用通俗的语言对BERT的原理进行说明，并给出一套简单的NLP实施流程。

一、BERT的原理

1. 预训练与微调

BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一个预训练自然语言模型，大体可分成两步来完成NLP任务：
（1）预训练(pre-training)：先对大量语料进行无监督学习；
（2）微调(Fine-tuning)：再对少量标注语料进行监督学习，提升模型针对特定任务的表现能力。
当然 预训练的模型还有Open AI的GPT、AI2的 ELMo等。

大家都知道机器学习的关键在数据，自然语言处理的一个优势在于可以找到大量的语料，比如维基百科、各类书籍、各类网站等，通过对这些语料进行无监督学习就能让机器对判断文本的情感、上下文关系等有一个很好的效果。预训练是第三方机构（比如Google）用自己的服务器完成的，然后将训练好的模型公布出来。

但对个人或者小机构来讲，是很难实现的，需要在人才和硬件上有很大的投入，所以**预训练大大降低了NLP的门槛。**另外，我们需要按照训练好的模型的要求对输入数据进行预处理即可（后边会讲）。模型有人帮我们训练好了，我们只需要微调就可以了。