1.BERT源码逐行解析
2.Bert是源码如何得到句向量和词向量的
3.为什么bert这么难理解?
4.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
5.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
6.史上最细节的自然语言处理NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

BERT源码逐行解析

       解析BERT源码，关键在于理解Tensor的详解形状，这些我在注释中都做了标注，源码以来自huggingface的详解PyTorch版本为例。首先，源码BertConfig中的详解微信客服第三方系统源码参数，如bert-base-uncased，源码包含了word_embedding、详解position_embedding和token_type_embedding三部分，源码它们合成为BertEmbedding，详解形状为[batch_size,源码 seq_len, hidden_size]，如( x x )。详解

       Bert的源码基石是Multi-head-self-attention，这部分是详解理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释，源码通过计算左右端点位置，形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput，执行add和norm操作。

       BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分，对应BERT模型中的一个FFN（前馈神经网络）部分，而BertOutput则相当直接。最后，BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层，BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。

Bert是如何得到句向量和词向量的

       本文深入探讨了Bert预训练模型如何生成输入句子的句向量和词向量。在HuggingFace的BERT源码中，BertModel类承担着这一关键角色。其作用在于接收经过padding对齐后的token_id（bert_inputs/input_ids）和表示哪些token_id需要被mask的attention_mask，进而生成句子的句向量和词向量。

       在BertModel类的架构中，通过一系列组件如get_extended_attention_mask()、BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler进行紧密串联，最终为每个输入句子生成了包含丰富信息的教育推广网站源码向量表示。具体而言，BertModel的内部结构由这些核心组件共同协作，确保了模型能够准确捕捉文本的语义特征。

       其中，get_extended_attention_mask()函数对输入的attention_mask进行特殊转换，将1和0分别映射为0和-，以增强模型对未被mask的token的注意力，同时削弱被mask token的影响。这一操作对于确保模型准确理解和处理输入文本至关重要。

       BertEmbeddings类负责将输入的token_id与预定义的embedding（包括token embedding、token type embedding和position embedding）进行融合，形成多维度的embedding_output。这一过程通过层规范化和Dropout操作进一步增强向量的表示能力，确保了输入数据在通过后续层处理时的稳定性和泛化能力。

       BertEncoder类则通过串联多个BertLayer，实现了对文本序列的多层编码。每个BertLayer通过自注意力机制（Self-Attention）对输入序列进行特征提取，构建出多层次的语义表示。在BertEncoder中，每个BertLayer的输出与下一个BertLayer的输入结合，最终生成包含多个层次信息的hidden_states，为文本理解提供丰富的上下文依赖。

       最后，BertPooler组件从sequence_output中提取出表示整个句子的向量，即通过取出第0个token（CLS）的向量表示，经过线性变换和激活函数后输出，得到pooled_output。这一输出不仅包含了句子的全局特征，还承载了对句子整体语义的概括，为后续任务如文本分类、命名实体识别等提供了强有力的输入基础。

       综上所述，BertModel类通过精心设计的组件协作，有效地将输入文本转换为句向量和词向量，为自然语言处理任务提供了高效、区块链源码社区强大的表示能力。

为什么bert这么难理解?

       为了深入理解BERT，最好的方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的博客很多，但从头开始实现的资料却相对稀缺，这导致学习资料较为匮乏，使得初学者难以入手。为了解决这个问题，我开始着手填补这类学习资料的空白，经过一番努力，最终实现了一个包含多行代码的简单BERT模型。

       实现过程主要分为以下几个步骤：

       1. **总体框架**：首先，我们需要实现关键组件，如自注意力层（Self-Attention）和点式前馈网络层（Feed Forward Neural Network）。接着，使用这些组件搭建起BERT的Transformer Encoder结构。

       2. **实现模型组件**：自注意力层用于计算向量的加权和，帮助每个词感知其它词，并组合语义信息。点式前馈网络层则用于引入非线性激活函数，增加模型复杂度。

       3. **激活函数**：BERT使用GELU作为激活函数，用于非线性转换。

       4. **encoder层**：将注意力层和点式前馈网络层组合，实现Transformer Encoder，提取文本特征。

       5. **构建模型**：基于Transformer Encoder，实现完整的BERT模型，包括预训练任务的损失函数。

       6. **训练模型**：最后，使用自己选择的语料库训练模型，调整超参数，以达到最佳性能。

       理解BERT的关键是掌握它的组件和逻辑。从实现过程出发，python打包放送源码可以逐步构建对BERT的深入理解。通过亲自动手实践，不仅能够熟悉模型的内部运作，还能够根据实际需求进行优化和调整，从而更好地应用于各种NLP任务。

BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

       BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，分时动能源码构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。

史上最细节的自然语言处理NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

       经过精心整理，以下内容包含了史上最详尽的NLP面试问题，关注Transformer、BERT以及Self Attention，还包括Norm相关问题，旨在深入理解这些技术的细节。

       问题精选自论文与实践，如Transformer的“Attention Is All You Need”和BERT的“Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”。深入学习，需要对这些基础模型有基本认知，包括Transformer的Pytorch源码、BERT的实现以及HuggingFace Transformers库。

       为何BERT首句加[CLS]标记？

       BERT的Embedding相加对语义的影响如何？

       BERT词掩码策略分别针对哪些情况？

       为何选择%词进行mask，可否调整比例？

       如何针对不同任务调整BERT的Fine-tuning方法？

       限制BERT输入长度的原因是什么？

       BERT中的非线性来源，multi-head attention是否线性？

       BERT如何处理一词多义问题？

       BERT输入细节，position id、type_id和attention_mask的作用是什么？

       学习率warm-up策略的原理和目的？

       BERT使用的Normalization结构及其区别？

       ELMO与BERT的双向性差异何在？

       BERT与Transformer Encoder的区别及其目的？

       BERT的损失函数是什么？

       Masked LM与Next Sentence Prediction任务的训练顺序？

       Transformer的权重共享机制及其好处。

       Transformer的点积模型缩放原因及multi-head attention的实现。

       Transformer Encoder-Decoder交互及与seq2seq的区别。

       multi-head attention降维的原因及好处。

       XLNet如何利用上下文信息，双流注意力的作用和设计。

       ALBERT的优化策略和与BERT的对比。

       Attention与全连接层的区别，以及self-attention的细节。

       Norm的基础操作及其在NLP中的应用。

       面试中，面试官会关注你的实际应用和理解能力，因此理解Transformer/BERT在项目中的应用至关重要。本文旨在加深你对这些技术的理解，提升你的面试准备。

       对于未解答的问题，鼓励思考和探索，我会在有空时补充答案。如需NLP相关咨询，欢迎提问。

       参考资源链接省略。

记录自己基于pytorch增量训练（继续预训练）BERT的过程

       基于pytorch进行增量训练（继续预训练）BERT的过程旨在利用已训练好的BERT模型，结合领域特定语料，实现模型能力的进一步提升。原本使用google bert的增量预训练方法受限于CPU计算，速度缓慢，因此探索了基于pytorch和多GPU的解决方案。

       实验环境包括torch 1.7.0+cu，transformers 3.5.1，且确保transformers版本为3.0以上，避免因版本差异导致的错误。如遇到`AttributeError: 'BertTokenizerFast' object has no attribute 'max_len'`问题，直接通过pip重装transformers可以快速解决。

       实验步骤主要包括在本地环境运行`run_language_modeling.py`文件，同时准备增量训练和评估文件。这些文件以每行一句话的形式存储，每8行作为训练集，每2行作为评估集。注意训练文件不能隔行存储，因此在训练参数中需要特别指定`line_by_line`。

       使用指定的BERT模型（例如siku_bert，为内部训练的简体版四库全书BERT）作为预训练基础，并在bash中执行命令进行训练。关键参数包括训练使用的所有GPU，通过`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置来避免占用其他用户资源。训练目录由`output_dir`参数定义，用于保存训练成果，模型最终文件为`pytorch_model.bin`。

       训练过程中，通过`nohup.out`文件监控评估损失，发现损失值逐渐减小，表明模型性能提升。训练结果自动保存在指定目录中，包括最终模型文件及每隔一定checkpoint保存的模型文件，虽占用一定内存，但有助于模型迭代过程的记录。

       值得注意的是，在增量训练过程中，词汇表保持一致，不增加新的词汇，仅更新现有词汇的权重。若需扩展词汇表，相关讨论和指导可以参阅其他资源。此外，基于transformers3.0版本的增量预训练方法已实现，而对于4.0及以上版本的transformers，虽然已有现成的源码支持，但未直接尝试使用，留待未来进一步探索和应用。

bert和lda区别

IDAPro是反汇编工具，bert是双向Transformer的Encoder。

       BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

       ä½œä¸ºåæ±‡ç¼–程序的IDAPro能够创建其执行映射，以符号表示（汇编语言）显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码，并使这些复杂的代码更具人类可读性（这个可读具有相对性）。

BERT源码阅读

       BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。

NLP修炼系列之Bert（二）Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）

       在NLP修炼系列之Bert（二）的上一篇文章中，我们对Bert的背景和预训练模型进行了深入讲解。现在，我们将步入实战环节，通过Bert解决文本的多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目，一个是基于THUCNews数据集的类新闻标题分类，另一个是我们公司业务中的意图识别任务，采用多标签分类方式。

       1.1 数据集详解

       多分类项目使用THUCNews数据集，包含万个新闻标题，长度控制在-个字符，共分为财经、房产等个类别，每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本，验证集和测试集各1万个，每个类别条。

       多标签任务数据集来自公司业务，以对话形式的json格式存在，用于意图识别。由于隐私原因，我们无法提供，但网上有很多公开的多标签数据集，稍加调整即可适用。

       1.2 项目结构概览

       项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等，可以从Huggingface官网下载。

        datas 目录下存放数据集、日志和模型。

       models 包含模型定义和超参数配置，还包括混合模型如Bert+CNN等。

       run.py 是项目入口，负责运行训练。

       train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。

       utils 提供数据预处理和加载工具。

       2. 项目流程和环境要求

       通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8，项目中已准备好requirements.txt文件。

       3. 项目实战步骤

       从构建数据集到模型定义，包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。

       4. 实验与总结

       我们尝试了以下实验参数：num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下，Bert表现最佳，否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取，回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。