自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建，训练BERT实现实体抽取识别的任务_bert怎么抽取实体

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目8- BERT模型的搭建，训练BERT实现实体抽取识别的任务。BERT模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它可以通过训练来理解单词之间的上下文关系，从而为下游任务提供高质量的语言表示。它的结构是由多个Transformer编码器组成的，而Transformer编码器是由多个自注意力机制组成的。在训练中，模型通过预测遮盖的单词和判断两个句子之间的关系来提高语言表示的准确性。在实体识别任务中，BERT模型可以作为特征提取器使用，将每个单词的上下文相关的向量表示输入到分类器中完成实体识别。

一、BERT模型的框架

BERT的基础结构是多层的Transformer编码器架构。Transformer是一种自注意力机制，允许模型在不同的词语之间捕获重要的关系。具体而言，BERT使用自注意力头为文本序列中的每个单词生成一个向量表示，同时捕捉了整个句子的上下文信息。这些向量表示可以从底层到更高层进行组合，从而允许模型学习更加复杂的语义结构。

BERT模型有两种主要的预训练模型：
1.BERT-Base：包含12层（Encoder layers）、12个自注意力头（Attention heads）和768个隐藏层大小（Hidden size），总共有约 110M 个参数。
2.BERT-Large：包含 24层（Encoder layers）、16个自注意力头（Attention heads）和1024个隐藏层大小（Hidden size），总共约340M个参数。