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1.预训练模型简介
在之前的文章中，我们介绍了非常有名的BiLSTM-CRF算法，其算法性能和精确度是鹤立鸡群，下面我们介绍Google推出的“王炸级”预训练模型Bert算法，其在NLP任务中刷新了多项记录，并取得state of the art的成绩。
Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）算法，顾名思义，是基于Transformer算法的双向编码表征算法，Transformer算法基于多头注意力（Multi-Head attention）机制，而Bert又堆叠了多个Transfromer模型，并通过调节所有层中的双向Transformer来预先训练双向深度表示，而且预训练的Bert模型可以通过一个额外的输出层来进行微调，适用性更广，并且不需要做更多重复性的模型训练工作。
目前，预训练的语言模型主要有两种方式，第一种是基于特征的语言模型，比如ELMo模型，另一种是基于fine-tuning的语言模型，如OpenAI GPT模型，而Bert模型对这两种类型取长补短，在各种语言任务中取得优异的表现。
图1 Bert算法与OpenAI GPT以及ELMo的结构对比图
Model | 获取长距离语义信息程度 | 能否左右上下文语义 | 是否可以并行 |
Word2Vec | 1 | 能 | 能 |
单向LSTM | 2 | 不能 | 不能 |
ELMo | 2 | 能 | 不能 |
GPT | 3 | 不能 | 能 |
BERT | 3 | 能 | 能 |
图2 Bert算法与其他算法的性能对比
Bert算法的优势：
相对于ELMo和OpenAI GPT模型，Bert算法不仅在模型结构上更优，而且，传统的ELMo和GPT模型需要耗费大量的人力来标注预训练的数据，而Bert则采用无监督学习的方式，不需要人工标注，低成本地训练语料模型，只需要微调就能适应多种任务场景，无需从头训练语言模型。
2.Bert模型简介
模型基本步骤如下：
（1）使用Masked LM方式将语料中的某一部分的词语掩盖住，模型通过上下文预测被掩盖的词语，从而训练出初步的模型。
（2）在语料中选出连续的上下文语句，并使用Transformer模块识别语句的连续性。
（3）通过（1）和（2）实现通过上下文进行双向预测的预训练语言表征模型。
（4）然后通过少量经过标记的数据以监督学习的方式对模型进行fine-tuning。
Bert有两个模型，一个是1.1亿参数的base模型，另一个是3.4亿参数的large模型。
Bert算法的论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805
Bert算法的开源代码：https://github.com/google-research/bert
3.Bert算法的输入表征
Bert的输入表示由三部分的Embedding组成，包含：Token Embeddings、Segment Embeddings、Position Embeddings。
如下图所示，其中Token Embeddings表示的是词向量模型（用于分类任务），Segment Embeddings用于区分句子的类型（用于语句分类），Position Embeddings是位置信息，通过模型学习得到。
图3 Bert算法输入表征结构图
4.Bert算法的预训练过程
Bert算法使用两种新的无监督方式进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction。
（1）MLM方式
MLM（Masked Language Model）通过随机掩盖句子中的部分词语，然后使用上下文对掩盖的词语进行预测。这个方式融合了双向的文本信息，因而可以预训练深度双向的Transformer模型。
（2）NSP方式
NSP（Next Sentence Prediction）可以通过预测上下句的连贯性来判断上下句的关系。其中一部分数据是上下文连续的句子，另一部分数据是上下文不连续的句子，对于很多NLP任务如QA都需要这样的理解。