一、简单介绍Word Embedding

在NLP任务中，我们需要对文本进行编码，使之成为计算机可以读懂的语言。在编码时，我们期望句子之间保持词语间的相似性。word embedding做的事情就是把一个词映射到低维的稠密空间，切语义相近的词向量离得比较近。

word2vec的缺点：
1、相同词对应的向量训练好就固定了。
2. 在不同的场景中，词的意思是相同的。（即便是skip-gram，学习到的只是多个场景的综合意思）
BERT就是改进这两个缺点。

二、BERT的概念

说白了就是transformer的encoder部分，并不需要标签，有语料就能训练了。
BERT模型，本质可以把其看做是新的word2Vec。对于现有的任务，只需把BERT的输出看做是word2vec，在其之上建立自己的模型即可了。

BERT架构

• 只有编码器的transformer
• 两个版本：
  • base： blocks =12， hiddensize=768， heads = 12；
  • large： blocks =24， hiddensize=1024， heads = 18；

对输入的修改

• 每个样本是一个句子对
• 加入额外的片端嵌入
• 位置编码可学习

cls是句子的开头，sep是两个句子的结尾。
segmentEmbed 前面一个句子是0，后面是1.
postionEmbend是自己学的。

三、bert代码

def get_tokens_and_segments(tokens_a, tokens_b=None):
    """获取输入序列的词元及其片段索引。"""
    tokens = ['<cls>'] + tokens_a + ['<sep>']
    # 0和1分别标记片段A和B
    segments = [0] * (len(tokens_a) + 2)
    if tokens_b is not None:
        tokens += tokens_b + ['<sep>']
        segments += [1] * (len(tokens_b) + 1)
    return tokens, segments

其中传入两个句子的tokens，构造成cls+tokena+sep+tokenb+sep的输入格式，构造segment时，前一个要+2，因为手动加上了cls和sep，后一个+1，因为只手动加了一个sep。

class BERTEncoder(nn.Module):
    """BERT encoder."""
    def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input,
                 ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout,
                 max_len=1000, key_size=768, query_size=768, value_size=768,
                 **kwargs):
        super(BERTEncoder, self).__init__(**kwargs)
        self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens)
        self.segment_embedding = nn.Embedding(2, num_hiddens)
        self.blks = nn.Sequential()
        for i in range(num_layers):
            self.blks.add_module(f"{
     i}", d2l.EncoderBlock(
                key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape,
                ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, True))
        # 在BERT中，位置嵌入是可学习的，因此我们创建一个足够长的位置嵌入参数
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, max_len,
                                                      num_hiddens))

    def forward(self, tokens, segments, valid_lens):
        # 在以下代码段中，`X`的形状保持不变：（批量大小，最大序列长度，`num_hiddens`）
        X = self.token_embedding(tokens) + self.segment_embedding(segments)
        X = X + self.pos_embedding.data[:, :X.shape[1], :]
        for blk in self.blks:
            X = blk(X, valid_lens)
        return X

四、使用transformers