BERT 原理与代码实战案例讲解_bert 编码例子

BERT 原理与代码实战案例讲解

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的发展历程

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP技术的发展经历了几个重要阶段:

• 1950年代的机器翻译
• 1960年代的自然语言理解
• 1970-1980年代的基于规则的方法
• 1990年代的统计学习方法
• 2000年代的深度学习方法

1.2 深度学习时代的 NLP

2013年,word2vec 的提出掀起了 NLP 领域的深度学习革命。此后,CNN、RNN、LSTM 等深度学习模型被广泛应用于 NLP 任务,显著提升了模型性能。但这些模型都存在一些局限性,如:

• 难以捕捉长距离依赖
• 缺乏对上下文的理解
• 无法进行双向建模
• 需要大量标注数据

1.3 Transformer 的出现

2017年,Google 提出了 Transformer 模型[1],它基于自注意力机制,可以高效地进行并行计算,克服了 RNN 等模型的缺陷。Transformer 很快成为了 NLP 领域的主流模型。

1.4 BERT 的诞生

2018年,Google 在 Transformer 的基础上提出了 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型[2],进一步将 NLP 推向新的高度。BERT 通过双向训练和更大规模的数据,学习到了更加强大的语言表示。

2. 核心概念与联系