BERT 模型架构解析

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 的预训练语言表示模型，它能够捕捉到文本中的双向信息。本篇文档将为您详细介绍 BERT 模型的架构。

模型结构

BERT 模型主要由以下几部分组成：

• Embedding 层：将输入的单词转换为词向量。
• Transformer 层：由多个 Transformer 块堆叠而成，每个 Transformer 块包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
• Layer Normalization 层：在每个 Transformer 块之后进行层归一化。
• Dropout 层：在每个 Transformer 块之后进行 dropout，以防止过拟合。

BERT 模型结构图

预训练任务

BERT 模型通过以下两种预训练任务进行训练：

• Masked Language Model (MLM)：随机遮蔽输入文本中的部分单词，并预测这些被遮蔽的单词。
• Next Sentence Prediction (NSP)：预测输入文本的下一句话是否与随机选取的句子相关。

应用场景

BERT 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

• 文本分类：用于对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。
• 命名实体识别：用于识别文本中的命名实体，如人名、地名等。
• 机器翻译：用于提高机器翻译的准确性。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 BERT 的信息，可以阅读以下文档：

• BERT 官方文档
• BERT 论文

希望这份文档能帮助您更好地理解 BERT 模型的架构。