什么是BERT？

BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers（来自Transformers的双向编码器表示），是谷歌在2018年开发的一个里程碑式的语言表示模型。与以往单向（从左到右或从右到左）处理文本的模型不同，BERT旨在通过在所有层中同时调节左右上下文，从未标记的文本中预训练深度双向表示。这使其能够捕捉到更深刻、更细致的语言上下文理解。

主要特点

• 双向上下文： BERT的核心创新在于它能够根据一个词的所有周围环境（词的左右）来理解其上下文。这是通过“掩码语言模型”（MLM）预训练目标实现的。
• 预训练与微调： BERT在大量的文本语料库（如维基百科和BookCorpus）上进行预训练，然后只需对架构进行最小的修改，就可以针对各种特定的NLP任务进行微调。这个两阶段过程使其功能异常强大。
• Transformer架构： 它基于原始的Transformer架构，使用编码器堆栈来处理输入序列。这允许文本的并行处理，使其非常高效。
• 两个预训练任务： BERT使用两个新颖的任务进行预训练：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。

应用场景

• 搜索引擎： BERT被谷歌搜索广泛使用，以更好地理解用户查询和网页内容，从而提供更相关的搜索结果。
• 问答系统： 通过微调，它可以创建强大的问答系统，能够在给定的文本段落中找到问题的精确答案。
• 情感分析： 通过在标记数据上进行微调，BERT可以准确地对一段文本的情感（积极、消极、中性）进行分类。
• 命名实体识别（NER）： 它在识别和分类文本中的实体（如姓名、组织和地点）方面表现出色。

入门指南

这里有一个简单的“Hello World”风格的例子，使用Hugging Face的transformers库来展示BERT的实际应用。这个例子使用了“fill-mask”管道，模型会预测被掩盖的单词。

首先，请确保您已安装该库： ```bash pip install transformers

然后，您可以使用以下Python代码： ```python from transformers import pipeline

使用BERT模型初始化fill-mask管道

unmasker = pipeline(‘fill-mask’, model=’bert-base-uncased’)

使用管道预测被掩盖的单词

result = unmasker(“Hello, I’m a [MASK] model.”)

打印排名靠前的预测结果

for item in result: print(f”Token: {item[‘token_str’]}, Score: {item[‘score’]:.4f}”)

定价

BERT是一个在Apache 2.0许可下发布的开源模型，可以免费下载和用于商业及研究目的。但是，如果您通过托管的云服务（如Google Cloud AI Platform、Amazon SageMaker）或第三方API提供商使用BERT，则可能会产生费用，这些费用基于计算资源的使用情况。

对NLP的影响

BERT的推出标志着自然语言处理领域的一次重大范式转变。其双向方法和预训练/微调策略的成功，为各种NLP基准测试的模型性能设定了新标准。它引发了一波针对新型Transformer架构（如RoBERTa、ALBERT、T5）的研究热潮，并巩固了Transformer作为语言任务首选架构的地位。