（五）Bert_bert生成embedding向量

Bert
GELU

一、Bert的基本原理是什么？

BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。

• 第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型，通俗地说就是在输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号[MASK]来代替它们，之后让模型根据所给的标签去学习这些地方该填的词。
• 第二个任务在双向语言模型的基础上额外增加了一个句子级别的连续性预测任务（NSP），即预测输入 BERT 的两段文本是否为连续的文本，引入这个任务可以更好地让模型学到连续的文本片段之间的关系。

BERT 相较于原来的 RNN、LSTM 可以做到并发执行，同时提取词在句子中的关系特征，并且能在多个不同层次提取关系特征，进而更全面反映句子语义。相较于 word2vec，其又能根据句子上下文获取词义，从而避免歧义出现。同时缺点也是显而易见的，模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易过拟合。

二、BERT 是怎么用 Transformer 的？

BERT 只使用了** Transformer 的 Encoder 模块**，原论文中，作者分别用 12 层和 24 层 Transformer Encoder 组装了两套 BERT 模型。

「需要注意的是，与 Transformer 本身的 Encoder 端相比，BERT 的 Transformer Encoder 端输入的向量表示，多了 Segment Embeddings。」

三、BERT 的训练过程是怎么样的？

在论文原文中，作者提出了两个预训练任务：Masked LM 和 Next Sentence Prediction。

3.1 Masked LM

Masked LM 的任务描述为：给定一句话，随机抹去这句话中的一个或几个词，要求根据剩余词汇预测被抹去的几个词分别是什么，如下图所示。

具体来说，文章作者在一句话中随机选择 15% 的词汇用于预测。对于在原句中被抹去的词汇， 80% 情况下采用一个特殊符号 [MASK] 替换， 10% 情况下采用一个任意词替换，剩余 10% 情况下保持原词汇不变。

这么做的主要原因是：在后续微调任务中语句中并不会出现 [MASK] 标记，而且这么做的另一个好处是：预测一个词汇时，模型并不知道输入对应位置的词汇是否为正确的词汇（ 10% 概率），这就迫使模型更多地依赖于上下文信息去预测词汇，并且赋予了模型一定的纠错能力。上述提到了这样做的一个缺点，其实这样做还有另外一个缺点，就是每批次数据中只有 15% 的标记被预测，这意味着模型可能需要更多的预训练步骤来收敛。

3.2 Next Sentence Prediction

Next Sentence Prediction 的任务描述为：给定一篇文章中的两句话，判断第二句话在文本中是否紧跟在第一句话之后，如下图所示。

Next Sentence Prediction 任务实际上就是段落重排序的简化版：只考虑两句话，判断是否是一篇文章中的前后句。在实际预训练过程中，文章作者从文本语料库中随机选择 50% 正确语句对和 50% 错误语句对进行训练，与 Masked LM 任务相结合，让模型能够更准确地刻画语句乃至篇章层面的语义信息。

BERT 模型通过对 Masked LM 任务和 Next Sentence Prediction 任务进行联合训练，使模型输出的每个字 / 词的向量表示都能尽可能全面、准确地刻画输入文本（单句或语句对）的整体信息，为后续的微调任务提供更好的模型参数初始值。

四、为什么 BERT 比 ELMo 效果好？ELMo 和 BERT 的区别是什么？

4.1 为什么 BERT 比 ELMo 效果好？

• LSTM 抽取特征的能力远弱于 Transformer
• 拼接方式双向融合的特征融合能力偏弱(没有具体实验验证，只是推测)
• 其实还有一点，BERT 的训练数据以及模型参数均多余 ELMo，这也是比较重要的一点

4.2 ELMo 和 BERT 的区别是什么？

ELMo 模型是通过语言模型任务得到句子中单词的 embedding 表示，以此作为补充的新特征给下游任务使用。因为 ELMO 给下游提供的是每个单词的特征形式，所以这一类预训练的方法被称为“Feature-based Pre-Training”。

而 BERT 模型是“基于 Fine-tuning 的模式”，这种做法和图像领域基于 Fine-tuning 的方式基本一致，下游任务需要将模型改造成 BERT 模型，才可利用 BERT 模型预训练好的参数。

五、BERT 有什么局限性？

从 XLNet 论文中，提到了 BERT 的两个缺点，分别如下：

• BERT 在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被 Mask 掉，这些被 Mask 掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的
• BERT 的在预训练时会出现特殊的[MASK]，但是它在下游的 fine-tune 中不会出现，这就出现了预训练阶段和 fine-tune 阶段不一致的问题。

另外还有一个缺点，是 BERT 在分词后做[MASK]会产生的一个问题，为了解决 OOV 的问题，我们通常会把一个词切分成更细粒度的 WordPiece。BERT 在 Pretraining 的时候是随机 Mask 这些 WordPiece 的，这就可能出现只 Mask 一个词的一部分的情况。

为了解决这个问题，很自然的想法就是词作为一个整体要么都 Mask 要么都不 Mask，这就是所谓的 Whole Word Masking。

六、BERT 的输入和输出分别是什么？

BERT 模型的主要输入是文本中各个字/词(或者称为 token)的原始词向量，该向量既可以随机初始化，也可以利用 Word2Vector 等算法进行预训练以作为初始值；输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示，如下图所示（为方便描述且与 BERT 模型的当前中文版本保持一致，统一以「字向量」作为输入）：

从上图中可以看出，**BERT 模型通过查询字向量表将文本中的每个字转换为一维向量，作为模型输入；模型输出则是输入各字对应的融合全文语义信息后的向量表示。**此外，模型输入除了字向量(英文中对应的是 Token Embeddings)，还包含另外两个部分：

• Segment Embeddings：区分段落

• Position Embeddings：由于出现在文本不同位置的字/词所携带的语义信息存在差异（比如：“我爱你”和“你爱我”），因此，BERT 模型对不同位置的字/词分别附加一个不同的向量以作区分

最后，BERT 模型将字向量、文本向量和位置向量的加和作为模型输入。特别地，在目前的 BERT 模型中，文章作者还将英文词汇作进一步切割，划分为更细粒度的语义单位（WordPiece），例如：将 playing 分割为 play 和##ing；此外，对于中文，目前作者未对输入文本进行分词，而是直接将单字作为构成文本的基本单位。

在做 Next Sentence Prediction 任务时，在第一个句子的首部会加上一个[CLS] token，在两个句子中间以及最后一个句子的尾部会加上一个[SEP] token。

七、BERT 的 embedding 向量如何得来的？

以中文为例，「BERT 模型通过查询字向量表将文本中的每个字转换为一维向量，作为模型输入(还有 position embedding 和 segment embedding)；模型输出则是输入各字对应的融合全文语义信息后的向量表示。」

而对于输入的 token embedding、position embedding 都是随机生成的，需要注意的是在 Transformer 论文中的 position embedding 由 sin/cos 函数生成的固定的值，而在这里代码实现中是跟普通 word embedding 一样随机生成的，可以训练的。作者这里这样选择的原因可能是 BERT 训练的数据比 Transformer 那篇大很多，完全可以让模型自己去学习。

八、BERT 模型为什么要用 mask？它是如何做 mask 的？其 mask 相对于 CBOW 有什么异同点？

8.1 BERT 模型为什么要用 mask?

类似 BERT 这种预训练模式，被称为 DAE LM。因此总结来说 BERT 模型 [Mask] 标记就是引入噪音的手段。

关于 DAE LM 预训练模式，优点是它能比较自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，然而缺点也很明显，主要在输入侧引入[Mask]标记，导致预训练阶段和 Fine-tuning 阶段不一致的问题。

8.2 它是如何做 mask 的？

给定一个句子，会随机 Mask 15%的词，然后让 BERT 来预测这些 Mask 的词，在输入侧引入[Mask]标记，会导致预训练阶段和 Fine-tuning 阶段不一致的问题，因此在论文中为了缓解这一问题，采取了如下措施：

如果某个 Token 在被选中的 15%个 Token 里，则按照下面的方式随机的执行：

• 80%的概率替换成[MASK]
• 10%的概率替换成随机的一个词
• 10%的概率替换成它本身

8.3 其 mask 相对于 CBOW 有什么异同点？

相同点：CBOW 的核心思想是：给定上下文，根据它的上文 Context-Before 和下文 Context-after 去预测 input word。而 BERT 本质上也是这么做的，但是 BERT 的做法是给定一个句子，会随机 Mask 15%的词，然后让 BERT 来预测这些 Mask 的词。

不同点：

• 首先，在 CBOW 中，每个单词都会成为 input word，而 BERT 不是这么做的，原因是这样做的话，训练数据就太大了，而且训练时间也会非常长。
• 其次，对于输入数据部分，CBOW 中的输入数据只有待预测单词的上下文，而 BERT 的输入是带有[MASK] token 的“完整”句子，也就是说 BERT 在输入端将待预测的 input word 用[MASK] token 代替了。
• 另外，通过 CBOW 模型训练后，每个单词的 word embedding 是唯一的，因此并不能很好的处理一词多义的问题，而 BERT 模型得到的 word embedding(token embedding)融合了上下文的信息，就算是同一个单词，在不同的上下文环境下，得到的 word embedding 是不一样的。

九、BERT 的两个预训练任务对应的损失函数是什么(用公式形式展示)？

BERT 的损失函数由两部分组成，第一部分是来自 Mask-LM 的**「单词级别分类任务」，另一部分是「句子级别的分类任务」**。通过这两个任务的联合学习，可以使得 BERT 学习到的表征既有 token 级别信息，同时也包含了句子级别的语义信息。

具体的预训练工程实现细节方面，BERT 还利用了一系列策略，使得模型更易于训练，比如对于学习率的 warm-up 策略，使用的激活函数不再是普通的 ReLu，而是 GeLu，也使用了 dropout 等常见的训练技巧。

十、词袋模型到 word2vec 改进了什么？word2vec 到 BERT 又改进了什么？

10.1 词袋模型到 word2vec 改进了什么？

词袋模型(Bag-of-words model)这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。「而在用词袋模型时，文档的向量表示直接将各词的词频向量表示加和」。通过上述描述，可以得出词袋模型的两个缺点：

• 词向量化后，词与词之间是有权重大小关系的，不一定词出现的越多，权重越大。
• 词与词之间是没有顺序关系的。

而 word2vec 是考虑词语位置关系的一种模型。通过大量语料的训练，将每一个词语映射成一个低维稠密向量，通过求余弦的方式，可以判断两个词语之间的关系，word2vec 其底层主要采用基于 CBOW 和 Skip-Gram 算法的神经网络模型。

因此，综上所述，词袋模型到 word2vec 的改进主要集中于以下两点：

• 考虑了词与词之间的顺序，引入了上下文的信息
• 得到了词更加准确的表示，其表达的信息更为丰富

12.2 word2vec 到 BERT 又改进了什么？

BERT 的思想其实很大程度上来源于 CBOW 模型