跟着我一起背NLP算法八股文_bert篇_bert八股

导读：一提到NLP算法，必须手推bert模型。当小白问起bert与word2vec之间的区别时，如何简单易懂的说明这个问题呢？接下来，我将尝试说明。
首先，word2vec将中文转变为可计算的向量，需要说明的是使用不同语料训练的word2vec不尽相同，需要看自己的任务文本和通用w2v训练使用的文本差距；bert预训练模型则是根据上下文训练出来的词向量，在同一个语料中每个token是不固定的，关于本部分细节可以查看层次softmax和霍尔曼编码相关知识。bert通过预训练，训练神经网络的隐藏层，使用隐藏层权重作为词向量，使用该模型时候就像查字典，每个token对应一个词向量，每次查完字典以后还要回到模型里再计算，这个计算就可以把整个语境计算进去，因此称为语境化的向量，这也就是大家说的bert是结合了语境了的，就是一个词在不同的句子里且在相同的bert模型中，输出的词向量是不一样的。所以说，bert比word2vec更加先进。
（1）为什么bert有3个嵌入层（Embedding），它们如何实现？
首先3个嵌入层分别为Token Embedding、Segment Embedding和Position Embedding。
首先，bert将输入文本中的每一个词（token）送入token embedding层从而将每一个词转换成词向量的形式，但不同于其它模型，bert多了2个嵌入层即segment embedding和position embedding。
首先说一下，token embedding实现过程，输入文本首先进行tokenization处理，此外，2