BERT算法实现SQuAD问答系统任务和IMDB文本分类任务
1. BERT算法简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种基于Transformer的预训练语言模型。BERT通过双向上下文信息捕捉文本的语义，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的性能。BERT的核心思想是通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务进行预训练，从而学习到通用的语言表示。
1.1 BERT的优势
- 双向上下文：BERT通过双向Transformer编码器捕捉文本的上下文信息，解决了传统语言模型（如GPT）只能捕捉单向上下文的问题。
- 通用性强：BERT的预训练模型可以微调到各种下游任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。
- 高性能：BERT在多个NLP任务上刷新了当时的性能记录。
1.2 BERT的应用场景
- 文本分类
- 问答系统
- 命名实体识别
- 语义相似度计算
- 文本生成
2. BERT的核心组件
BERT模型由以下几个核心组件构成：
2.1 Transformer编码器
BERT使用多层Transformer编码器作为基础结构。每个编码器层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
2.2 掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）
MLM是BERT的预训练任务之一，通过随机掩码输入文本中的部分单词，并预测被掩码的单词。公式如下：
MLM ( x ) = softmax ( W ⋅ Transformer ( x ) + b ) \text{MLM}(x) = \text{softmax}(W \cdot \text{Transformer}(x) + b) MLM(x)=softmax(W⋅Transformer(x)+b)
其中：
- x x x 是输入文本。
- W W W 和 b b b 是可学习的参数。
2.3 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）
NSP是BERT的另一个预训练任务，通过判断两个句子是否是连续的上下文关系。公式如下：
NSP ( x 1 , x 2 ) = softmax ( W ⋅ concat ( Transformer ( x 1 ) , Transformer ( x 2 ) ) + b ) \text{NSP}(x_1, x_2) = \text{softmax}(W \cdot \text{concat}(\text{Transformer}(x_1), \text{Transformer}(x_2)) + b) NSP(x1,x2)=softmax(W⋅concat(Transformer(x1),Transformer(x2))+b)
其中：
- x 1 x_1 x1 和 x 2 x_2 x2 是两个句子。
- concat \text{concat}