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bert公式推导

BERT，是指BidirectionalEncoder

RepresentationsfromTransformers的缩写，是一种基于

变换器的神经网络模型。由Google研究团队于2018年提

出，是一种预训练交易模型，用于自然语言处理任务。

BERT模型的重要性在于它使计算机能够理解自然语言与上

下文之间的关系，从而更好地执行自然语言处理任务。

在本文中，我们将介绍BERT的公式推导，以便更好地

理解该模型，并应用于实际的自然语言处理任务。

BERT的算法

如上所述，BERT是一种基于变形器的神经网络模型。

在推导BERT的算法之前，我们需要先了解几种算法。

Transformer机制

Transformer机制是一种将序列到序列的预测任务建

模为一个从输入序列中的符号到输出序列中的符号的映射

的模型。Transformer机制是指用于在自然语言处理任务中

进行编码器（encoder）和解码器（decoder）操作的模

型。它是一种基于注意力机制（attentionmechanism）的

模型。

自注意力机制

自注意力机制是一种将文本序列转化为向量表示的工

具，为了帮助计算机更好地理解文本语言，从而更好地执

行自然语言处理任务。其输入是文本序列的嵌入表示。自

定义注意力机制的公式为：

其中，$e_i$表示输入序列的嵌入表示。$d$表示嵌入

向量的维度，$V_j$表示输入序列中第$j$个嵌入向量。

BERT算法的推导

BERT模型是使用预训练模型来执行自然语言处理任务

的模型。它是一个自监督模型，旨在利用大量的未标记文

本数据来预训练自己。它的目标是利用上下文中的信息来

预测每个单词的表示。

BERT的公式如下：

$p( heta|S)=

rac{p(S| heta)

p( heta)}{p(S)}$

其中，$p( heta|S)$是在给定数据集$S$的情况下，

参数$ heta$的概率分布。$p(S| heta)$是给定参数

$ heta$的情况下，数据集$S$的条件概率。

$p( heta)$是参数$ heta$的先验概率分布。

BERT模型的训练过程可以分为两个阶段。

第一阶段是无监督的预训练阶段，使用了两个目标函

数（Objectivefunction）：遮盖语言建模和下一句预

测。

遮盖语言建模

该目标函数旨在预测随机抽取的一些标记的真实单

词。来自原始文本中的每个单词在80％的情况下都被遮盖

（即以[Mask]表达）。然后，模型需要预测操作中遮蔽标

记的对应的原始单词。

对于遮盖语言建模任务，我们使用的是损失函数

（LAM）：

1},w_{t+1},...,W_n)$

下一句预测

此目标函数旨在判断两个相邻的句子是否之间具有关

系。模型将接收两个句子，然后预测它们是否应该是相邻

的。

下一句预测任务的目标函数是：

$L_{NSP}=-

ext{log}(P(isNext))+ ext{log}(P(notNext))$

其中，$P(isNext)$表示句子$B$是句子$A$的下一个句

子的概率，$P(notNext)$则表示它不是。如果是，则

$L_{NSP}$的值为0，否则其值为1。

BERT模型的第二阶段是有监督的微调阶段，即对特定

的自然语言处理任务进行调整。在这一阶段中，通过计算

合适的误差（如交叉熵误差）来优化模型。

BERT模型是一种基于变形器机制的预训练神经网络模

型。通过无监督的学习期和有监督的微调期来学习语言处

理任务，从而使得模型能够更好地理解语言上下文和语

义。BERT