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BERT采用双向训练

news 来源：原创 2025/6/9 7:07:53

BERT采用双向训练

  1. 定义
    • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它在自然语言处理（NLP）领域具有极其重要的地位，由谷歌在2018年提出，能够对文本进行深度的语义理解，从而广泛应用于各种语言相关的任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。
  2. 架构原理
    • Transformer架构基础
      • BERT的核心架构是Transformer的编码器部分。Transformer架构主要包含多头注意力（Multi - Head Attention）机制和前馈神经网络（Feed - Forward Neural Network）。多头注意力机制可以让模型同时关注文本中不同位置的信息，就像人在阅读时可以同时注意到句子中的多个关键元素一样。例如，在处理句子“猫坐在垫子上，旁边有个球”时，模型通过多头注意力机制可以同时关注到“猫”“垫子”“球”等关键对象的位置和它们之间的关系。
      • 前馈神经网络则用于对经过注意力机制处理后的信息进行进一步的非线性变换，增强模型的表达能力。它会接收来自多头注意力机制输出的向量，经过全连接层等操作

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