簡介
谷歌 AI 關於 BERT 的論文展示了該模型在多個 NLP 任務上取得的驚豔結果，包括在 SQuAD v1.1 QA 任務上的 F1 得分超過人類。該論文證明，基於 Transformer（自注意力）的編碼器可以有力地替代之前以合理方式訓練的語言模型。更重要的是，該論文表明這一預訓練語言模型可用於任何 NLP 任務，而無需針對任務定製模型架構。
本文主要闡述 BERT 的實現。它的代碼非常簡單、易懂。一些代碼基於《Attention is All You Need》一文中的 annotated Transformer。
該項目目前還在進展階段。代碼尚未得到驗證。
語言模型預訓練
在這篇論文中，作者展示了語言模型訓練的新方法，即「遮蔽語言模型」（masked language model，MLM）和「預測下一句」。
Masked LM
見原論文：3.3.1 Task #1: Masked LM
Input Sequence : The man went to [MASK] store with [MASK] dogTarget Sequence : the his規則：
基於以下子規則，隨機 15% 的輸入 token 將被改變：
80% 的 token 是 [MASK] token。
10% 的 token 是 [RANDOM] token（另一個單詞）。
10% 的 token 將維持不變，但是需要預測。
預測下一句
見原論文：3.3.2 Task #2: Next Sentence Prediction
Input : [CLS] the man went to the store [SEP] he bought a gallon of milk [SEP]Label : Is NextInput = [CLS] the man heading to the store [SEP] penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP]Label = NotNext「這個句子可以繼續和下一個句子聯繫起來嗎？」
理解兩個文本句子之間的關係，這是無法通過語言建模直接獲取的。
規則：
下一句有 50% 的可能是連續的句子。
下一句有 50% 的可能是無關的句子。
使用
注意：你的語料庫一行應該有兩個句子，中間用 (\t) 分隔符隔開。
Welcome to the \t the jungle \nI can stay \t here all night \n1. 基於自己的語料庫構建 vocab
python build_vocab.py -c data/corpus.small -o data/corpus.small.vocabusage: build_vocab.py [-h] -c CORPUS_PATH -o OUTPUT_PATH [-s VOCAB_SIZE] [-e ENCODING] [-m MIN_FREQ]optional arguments: -h, --help show this help message and exit -c CORPUS_PATH, --corpus_path CORPUS_PATH -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH -s VOCAB_SIZE, --vocab_size VOCAB_SIZE -e ENCODING, --encoding ENCODING -m MIN_FREQ, --min_freq MIN_FREQ2. 使用自己的語料庫構建 BERT 訓練數據集
python build_dataset.py -d data/corpus.small -v data/corpus.small.vocab -o data/dataset.smallusage: build_dataset.py [-h] -v VOCAB_PATH -c CORPUS_PATH [-e ENCODING] -o OUTPUT_PATHoptional arguments: -h, --help show this help message and exit -v VOCAB_PATH, --vocab_path VOCAB_PATH -c CORPUS_PATH, --corpus_path CORPUS_PATH -e ENCODING, --encoding ENCODING -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH3. 訓練自己的 BERT 模型
python train.py -d data/dataset.small -v data/corpus.small.vocab -o output/usage: train.py [-h] -d TRAIN_DATASET [-t TEST_DATASET] -v VOCAB_PATH -o OUTPUT_DIR [-hs HIDDEN] [-n LAYERS] [-a ATTN_HEADS] [-s SEQ_LEN] [-b BATCH_SIZE] [-e EPOCHS]optional arguments: -h, --help show this help message and exit -d TRAIN_DATASET, --train_dataset TRAIN_DATASET -t TEST_DATASET, --test_dataset TEST_DATASET -v VOCAB_PATH, --vocab_path VOCAB_PATH -o OUTPUT_DIR, --output_dir OUTPUT_DIR -hs HIDDEN, --hidden HIDDEN -n LAYERS, --layers LAYERS -a ATTN_HEADS, --attn_heads ATTN_HEADS -s SEQ_LEN, --seq_len SEQ_LEN -b BATCH_SIZE, --batch_size BATCH_SIZE -e EPOCHS, --epochs EPOCHS原文鏈接：https://github.com/codertimo/BERT-pytorch