详解Bert中的Masked Language Model

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的一种预训练语言模型，可以生成可用于各种自然语言处理任务的神经网络模型。其最大特点就是采用双向Transformer结构，在学习语法和语义的同时，还能捕获上下文信息。其中，Transformer是一个可以同时编码上文和下文的自注意力机制，通过计算不同位置之间的关系，使得模型能够准确地捕获长序列的信息。而Masked Language Model（MLM）则是在BERT基础上的一个任务训练方法，用来进行无监督的训练，用掩码的语言建模（masked language modeling）的方式对句子进行预测。

本文将详细阐述Bert中MLM的原理、流程、作用及具体操作步骤。希望对读者有所帮助。

2.基本概念

2.1 Transformer

Transformer是最成功的机器翻译模型之一。它采用的是encoder-decoder结构，由self-attention机制和前馈神经网络构成，编码器负责抽取特征，解码器负责执行输出任务。self-attention机制能够捕获句子内的依赖关系，并在神经网络内部建立位置关系，因此适合处理长文本。

2.2 Masked Language Model

MLM，即掩码语言模型，是BERT中的一种预训练任务，旨在预测被掩盖的真实词汇，目的是通过模型学习到正确的词序列分布，进而提升模型的泛化能力。传统的机器学习任务一般采用回归或者分类的方式解决&#