BERT直观理解_使用bert模型进行时序数据分类

BERT架构图

简单解释一下BERT的架构图。位置向量解决了时序问题（RNN不能并行的执行，只能一个一个的来，但是不一个一个的来，时序即word的先后顺序，怎么处理呢，位置向量就解决了）；Self-Attention解决RNN不能并行的问题，multi-head可以提取到多种语义的层次表达，这一部分是核心；接着将向量层的数据（向量表示）和Mutil-Head-Attention的数据进行合并，这个操作叫残差连接，为了使下一层不比上一层差，其中归一化（标准化）的操作是为了更好的求导，防止梯度消失，还能让模型快速收敛；然后通过全连接层对数据特征进行再一次提取，针对上一层使用激活函数进行激活，提取特征，针对上一层数据进行维度变换成可以和上一层LayerNorm一样的维度，以利于再进行残差连接；接着合并第三层数据与全连接层并归一化；至此，一个Transformer Encoder就完了，重复多个这样的block，然后将得到的词向量用于下游任务。

那么BERT是怎么去训练的呢？它没有使用label，而是使用两种预训练模式，让其理解上下文，得到训练结果。

第一个预训练叫做Masked LM，简单来说, 就是随机遮盖或替换一句话里面任意字或词, 然后让模型通过上下文的理解预测那一个被遮盖或替换的部分。

第二个预训练是Next Sentence Prediction，简言之，随机替换一些句子，然后利用上一句进行IsNext/NotNext的预测。

向量层

其中，SeqLen是最大的那个句子的长度，文本向量中，每个字用一个长度为embedding_dimension的数字表示，这是TF提供的转换方法。

位置向量