BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google在2018年提出的语言表示模型,它在自然语言处理多个领域都创造了业界新高,原因在于其双向 Transformer 网络结构的创新,主要有以下特征:
- Transformer编码器
BERT的基础模型采用了Transformer的编码器结构,不同于LSTM等递归模型,它的并行计算特点使其训练速度更快。
- 词向量表示
BERT模型通过训练学习对词语的向量表示,充分编码词语的语义关系,是强大的词向量模型。
- 双向上下文
BERT考虑词语的双向上下文,通过掩码语言模型进行预训练,获得上下文关系。
- 多层结构
BERT采用12层或24层Transformer块,可以学习词语的复杂关系和语义表示,增强模型的表示能力。
- 多头注意力机制
自注意力机制和BERT编码层的多头注意力设计,使其可以关注不同位置的关系。
- 模型微调
BERT发布了预训练模型,可以通过微调应用于各种下游NLP任务,如句法分析、情感分析等。
- SOTA效果
BERT刷新了11项NLP任务的最优效果,表明其语言表示能力的强大。
例如,通过BERT模型微调,可以构建出更好的问答系统、对话系统、句法分析器等应用。BERT代表了自然语言处理领域的重要进展。