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1. BERT简介

BERT用于将一个输入的句子转换为word_embedding，本质上是多个Transformer的Encoder堆叠在一起。

其中单个Transformer Encoder结构如下：

BERT-Base采用了12个Transformer Encoder。
BERT-large采用了24个Transformer Encoder。

2. BERT的输入

原始的句子中包含[CLS] 和 [SEP]两个字符，其中 [SEP]是两个句子间的分隔符，[CLS]则用于做二分类任务，即判断前后两个句子是否相邻。

BERT的输入由三部分组成：
Input = Token Embedding + Segment Embedding + Position Embedding

Token Embedding：将原始句子（包含字符）进行编码
Segment Embedding ：第一个句子中每个word彼此编码一致，第二个句子中每个word彼此编码一致，
Position Embedding：位置编码，不同于原始Transformer中的positional encoding的正余弦编码方式，这里采用可学习参数的编码方式。

3. BERT的预训练

BERT的训练任务包括：

1. 预测被遮挡的单词
2. 预测两个句子是否是相邻的句子

1和2是同时训练的

3.1 MLM 任务（Model Language Mask）

由于BERT在预训练时的数据集很多都是无标签的，因此采用无监督学习方式。

常见的无监督模型包括：

1. Auto Regressive（AR），自回归模型，只能考虑单侧信息，典型的就是GPT。
   
   
2. Auto Encoding， 自编码模型，可使用上下文信息，BERT使用的就是AE。
   
   

AE的缺点：忽略了mask和mask之间的联系

3.2 NSP 任务 （Next Sentence Prediction）

3.2.1 NSP样本

1. 正样本：从训练语料库中取出两个连续的段落作为正样本。
2. 负样本：从不同文档中随机创建一对段落作为负样本。

缺点：
将主题预测和连贯性预测合并为一个单项任务。由于主题预测任务比较简单，因此降低了整体任务的难度。

改进方式：
从同一篇文档中抽取两个不连续的段落作为负样本

4. BERT的四种用法

1. 预测句子的类别：输入一个句子，输出一个类别
2. 预测句子中每个单词的类别：输入一个句子，输出每个单词的类别
3. 预测两个句子是否相邻：输入两个句子，输出判断是否相邻的类别
4. 预测某个问题在文章中的答案：输入一个问题和一篇文章，输出问题在文章中答案的位置（索引）d_id_j

case1：


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case4：