0. 引言
BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1，提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于：大量无标记数据集中训练得到的深度模型，可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。
BERT采用Transformer的编码器（Encoder）结构作为特征提取器，并使用与之配套的MLM训练方法，实现输入序列文本的双向编码；与只使用前序文本信息提取语义的单向编码器（如GPT等）相比，BERT具有更强的语义信息提取能力。
1. 预训练任务
BERT的作者认为：使用两个方向（从左至右和从右至左）的单向编码器拼接而成的双向编码器，在性能、参数规模和效率等方面都不如直接使用双向编码器强大；这是 BERT 模型使用 Transformer Encoder 结构作为特征提取器，而不拼接使用两个方向的 Transformer Decoder 结构作为特征提取器的原因。
这也令 BERT 模型不能像 GPT 模型一样，继续使用标准语言模型的训练模式，因此 BERT 模型重新定义了两种模型训练方法（即：预训练任务）：MLM 和 NSP。BERT用MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）方法训练词的语义理解能力，用NSP（Next Sentence Prediction，下句预测）方法训练句子之间的理解能力，从而更好地支持下游任务。
1.1 MLM
MLM是借鉴完形填空任务和Word2Vec中CBOW算法的思想，而定义的一种模型预训练任务。具体而言，就是随机抽取部分词进行掩码操作（用 ‘为目标函数来优化模型参数（仅计算被掩码单词的交叉熵之和，将其作为损失函数），如图1所示。
在模型微调训练或模型推理阶段，输入的文本序列中不再含有掩码标记，因此不可忽视的是：MLM训练方法的训练集与测试集数据之间，存在不可避免的系统性数据分布差异，这会产生训练与预测数据偏差导致的性能损失。为改善这一弊端，BERT并不总是用掩码标记替换训练样本中被选定的掩码词，而是在每样本随机抽取15%的掩码词后，对80%的样本用掩码标记 ‘
其中，对一小部分掩码词不做替换，是为了缓解训练文本与预测文本的偏差带来的性能损失。此外，对另一小部分掩码词做随机替换，是为了让BERT学会根据上下文信息自动纠错；假设不随机替换的一小部分训练样本，BERT遇到非掩码标记的词时，直接输出该词即可得到最优交叉熵，而加入随机替换样本则强制模型综合上下文信息整体推测预测词，避免模型通过“偷懒”的方式获得最优目标函数的隐患；简而言之，这增加了BERT模型的鲁棒性和对上下文信息的提取能力。
且上述这四个概率分配比例是超参数，其取值由BERT在预训练过程中尝试过各种配置比例后，通过对比测试结果得到最优参数值。
1.2 NSP
很多自然语言处理的下游任务（如问答和自然语言推断等）都基于两个句子做逻辑推理，而语言模型并不具备直接捕获句子间语义联系的能力（该能力由训练方法和目标函数的特性决定），BERT采用NSP训练方法，使用模型学会捕捉句子间的语义联系。
具体而言：模型的输入语句由两个句子组成，其中有50%的概率将语义连贯的两个连续句子作为训练样本（连续句对应取自篇章级别的语料，以确保前后语句的语义强相关），另有50%的概率将完全随机抽取的两个句子作为训练样本，模型要根据输入的两个句子，判断它们是否属于真实的连续句对，如图1所示。
其中，[SEP] 标签表示分隔符，用于区分两个句子，而 [CLS]标签对应的输出向量作为句子整体的语义表示，用于类别预测。若结果为1，则表示输入语句为真实的连续句子，其上下文有语义联系；若结果为0，则表示输入语句为随机组合的句子，上下文并没有语义联系。
2. 模型结构
BERT模型在继承 Transformer 编码器（Encoder）结构的同时，也根据自身任务需求，对其输入层结构做了相应改进。一方面为适应NSP任务，BERT模型的输入层结构在原有静态词向量编码（Token Embeddings）和位置编码（Position Embeddings）的基础上，增加了语句分割编码（Segment Embeddings），该层的输出结果是三种 Embedding 编码之和；另一方面，BERT模型的位置编码方法，由原来 Transform 模型的三角函数编码，改变为由可学习的模型参数编码。如下图所示：
3. 微调训练
根据下游任务模型输入和输出的不同形式，微调训练支持的下游任务可分为四类：单句标注、单句分类、句对分类和文本问答。接下来按照输入和输出的形式，来介绍BERT如何通过微调训练来使用这四类任务的需求。
文章出处登录后可见！
