BERT模型核心组件与训练目标解析

Bert源码阅读
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种流行的自然语言处理（NLP）模型，主要用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。在本文中，我们将重点介绍BERT源码阅读中的重点词汇或短语。

1. Transformer
   BERT 的核心是基于 Transformer 架构，它是一种用于序列到序列学习的深度学习模型。在 Transformer 中，自注意力机制允许模型在确定输出的每个元素时，将输入序列的任意位置作为参考。这种机制使得 Transformer 能够捕捉到长距离依赖关系。
   2.双向编码器
   BERT 采用的是 Bi-directional Encoder Representation，这意味着它使用两个编码器来处理输入文本。一个编码器从左到右处理输入文本，另一个编码器则从右到左处理输入文本。通过这种方式，BERT 能够捕捉到文本的上下文信息。
2. Masked Language Model
   BERT 训练的目标是预测被掩码（masked）的文本。在训练过程中，BERT 将输入文本中的一些单词或词组掩码掉，然后让模型根据上下文推断出这些被掩码单词或词组的含义。这种训练方式有助于BERT理解语义和上下文信息。
3. Pre-training
   BERT 是一种预训练（pre-trained）模型，这意味着它最初是在大量无标签文本上训练的。预训练过程可以让模型学习到通用的语言表示，这些表示可以应用于各种不同的 NLP 任务。通过在这些任务上微调预训练的 BERT 模型，可以获得良好的任务特定性能。
4. Tokenization
   BERT 使用的是 WordPiece Tokenization，这是一种将文本分解成离散符号的算法。在 WordPiece Tokenization 中，每个单词通常被分解成多个子符号，这样可以捕捉到单词的不同形式和拼写错误。
5. Vocabulary
   BERT 使用一个词汇表（vocabulary）来定义它所使用的符号。这个词汇表通常包含 30522 个符号，其中包括 21828 个单词符号、4991 个特殊符号以及 3733 个未登录词（OOV 词）。
6. Embeddings
   BERT 将每个输入单词或子符号映射到一个固定长度的向量（embedding），这个向量是在模型预训练期间学习的。这些嵌入向量可以被视为单词或子符号的表示，可以捕捉到它们在语义空间中的位置和关系。
7. Attention Mechanism
   BERT 采用的是 Multi-Head Attention Mechanism，这是一种允许模型在不同头（head）上自注意力机制的变体。通过将输入序列分成多个片段，并在每个片段上应用自注意力机制，Multi-Head Attention 可以帮助模型捕捉到输入序列中的不同模式。
   总之 BERT 的源码阅读需要先了解其核心组件和训练目标等概念，以及一些相关的词汇和短语等知识背景在进行阅读源码时可以更加清晰的理解作者的代码意图以及模型的运行流程本文总结了一些与 BERT 相关的重点词汇和短语