李宏毅《深度学习》 - BERT_李宏毅 bert ppt

PPT: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/gan_v10.pdf
视频：李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程 - BERT 简介

一、自监督学习（Self-supervised Learning）

在监督学习中，模型的输入为x，若期望输出是y，则在训练的时候需要给模型的期望输出y以判断其误差——有输入和输出标签才能训练监督学习的模型。

自监督学习在没有标注的训练集中，把训练集分为两部分，一个作为输入，另一个作为模型的标签。自监督学习是一种无监督学习的方法。

二、BERT

BERT 是 Transformer 的编码器（Encoder），一般用于NLP中（也可用于图像、语音处理中），它的输入是一排文字，输出是等长的一串向量。训练 BERT 一般是两个任务：

• Masked token prediction 【做填空题】
• Next sentence prediction 【做连线题】

1. Masking Input

1. 【替换文字】输入时采用 Masking Input 方法，即在输入的时候，随机“遮盖”住某些文字，具体有两种做法：
   • 把句中某一个字替换成某种特殊的符号 [MASK]，代表“遮住”；
   • 把句中某一个字随机换成另外一个字。
2. 遮住后同样是一个序列，对应的输出就是另外一个序列。将盖住的部分所对应输出的向量做线性变换，经过激活函数输出一个分布（同Transformer）。
3. 【分类问题】BERT并不知道我们遮盖住的文字，因此BERT的目标就是最小化输出 $y$ 和期望值 $\hat{y}$ 的误差，损失函数使用交叉熵。

BERT 在做 Masking 的同时，也在做 Next Sentence Prediction

2. Next Sentence Prediction

从训练集中拿出两个句子 Sentence1 和 Sentence2，同时在中间加入分隔符号[SEP]，在最前面加入[CLS]符号，然后将处理后的整体作为BERT的输入。经过BERT的输出做一个线性变换，即做一个二元分类的问题：预测 Sentence1 和 Sentence2 是否相邻接。

但在 Robustly optimized BERT approach ¹ (RoBERTa) 中指出，这种方法对结果的好坏没多少影响。

3. BERT 应用

实际应用中，一般使用 BERT 作为预训练模型（GPT），然后对其进行微调(fine-tune)² 以适应解决某种特殊或具体的问题。

评估 BERT 模型的好坏通常使用 GLUE（General Language Understanding Evaluation） 方法：将BERT分别做微调放于GLUE的九个任务中，得到的分数再取平均值即为评价指标。

案例一：情感分析

• 输入：文字序列
• 输出：情感类别

案例二：词性标注（POS tagging）

案例三：自然语言推理（NLI）

案例四：基于信息抽取的问答系统（QA）

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1. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach ↩︎

2. 论文解读：BERT模型及fine-tuning ↩︎