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內容簡介： 采用NLP預訓練模型Bert的訓練數據如果少的話，那么不足以訓練復雜的網絡；并且如果采用bert進行預訓練則可以加快訓練的速度；在運用預訓練時，首先對參數進行初始化，找到一個好的初始點，那么對后續的優化將會產生巨大的影響。

說到利用深度學習來進行自然語言處理，必然繞不開的一個問題就是“Word Embedding”也就是將詞轉換為計算機能夠處理的向量，隨之而來的人們也碰到到了一個根本性的問題，我們通常會面臨這樣的一個問題，同一個單詞在不同語境中的一詞多義問題，研究人員對此也想到了對應的解決方案，例如在大語料上訓練語境表示，從而得到不同的上下文情況的不同向量表示。

Bert在模型層面上并沒有新的突破，準確來說它更像是NLP領域近期優秀模型的集大成者，Bert相比其他神經網絡模型，同時具備了特征提取能力與語境表達能力，這是其他比如OPEN AI與ELMo所不能達到的。為了解決雙向編碼器循環過程中出現的間接“窺見”自己的問題，Bert采用了一個masked語言模型，將其他模型的思想恰到好處的融合起來了。

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BERT

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BERT全稱Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是預訓練語言表示的方法，可以在大型文本語料庫（如維基百科）上訓練通用的“語言理解”模型，然后將該模型用于下游NLP任務，比如機器翻譯、問答。

BERT · 語言表示 · state-of-the-art · 可理解性 · 自動問答 ·

2018 年 10 月 11 日

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Jacob Devlin,Ming-Wei Chang,Kenton Lee,Kristina Toutanova

from arxiv, 13 pages

We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations by jointly conditioning on both left and right context in all layers. As a result, the pre-trained BERT representations can be fine-tuned with just one additional output layer to create state-of-the-art models for a wide range of tasks, such as question answering and language inference, without substantial task-specific architecture modifications. BERT is conceptually simple and empirically powerful. It obtains new state-of-the-art results on eleven natural language processing tasks, including pushing the GLUE benchmark to 80.4% (7.6% absolute improvement), MultiNLI accuracy to 86.7 (5.6% absolute improvement) and the SQuAD v1.1 question answering Test F1 to 93.2 (1.5% absolute improvement), outperforming human performance by 2.0%.