本篇文章给大家谈谈基于BERT实现简单的情感分类任务，以及bert情感分析原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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BERT关系抽取之R-BERT模型
R-BERT的预训练完全采用BERT模型，输入句子为单句，因此不需要添加[SEP]。其输出分为三部分，分别是[CLS]隐含状态向量和两个实体的隐含状态向量。作者认为之一部分可以保存句子的语义内容，后两个部分可以保存两个实体的信息。
” BERT 能更好地理解 “Bob”、“他的”和“他”都是指同一个人。以前，在“如何填写 Bob 的处方”这一查询中，模型可能无法理解第二句话引用的人是 Bob。
了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。
如何用bert模型做翻译任务
1、BERT模型通过对Masked LM任务和Next Sentence Prediction任务进行联合训练，使模型输出的每个字/词的向量表示都能尽可能全面、准确地刻画输入文本(单句或语句对)的整体信息，为后续的微调任务提供更好的模型参数初始值。
2、为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token(这些token被替换成 [MASK] 这个特殊token)，然后预测这些被遮盖掉的token，这种 *** 就是Masked LM(MLM)，相当于完形填空任务(cloze task)。
3、BERT模型中使用的是WordPiece embeddings，最后一层隐藏层的向量会作为每个token的表示。另外，有3个特殊字符如下：还需要说明的是，BERT模型中sentence并不是语义层面的句子，可以是连续的文本。
4、Google 在预训练 BERT 时让它同时进行两个任务： 漏字填空 下个句子预测 对正常人来说，要完成这两个任务非常简单。
bert什么时候问世
1、年：立体声唱片问世。1969年：美国的牙买加移民Kool Herc需要唱片中的一些节奏做他的伴奏，但唱片的节奏比较短，他就用两台唱机交替播放两张一样的唱片，得到了较长的伴奏，Hip Hop就这样在Turntable之上发展起来。
2、Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。
3、年Audobert和Stora发现硫化镉(CdS)的光伏现象。 1933年L.O.Grondahl发表“铜-氧化亚铜整流器和光电池”论文。 1941年奥尔在硅上发现光伏效应。 1951年生长p-n结，实现制备单晶锗电池。
4、马克·吐温（Mark Twain，1835年11月30日－1910年4月21日），原名萨缪尔·兰亨·克莱门 （Samuel Langhorne Clemens) (射手座）是美国的幽默大师、小说家、作家，也是著名演说家，19世纪后期美国现实主义文学的杰出代表。
5、DJ Q-Bert Yoga Frog&Shortkut 1980年：芝加哥的DJ FRANKIE KNUCKLE，FARLEY，JACKMASTER，FUNK，RON HARDY，令DISCO成为美国年轻人的时尚。他们在4/4拍的节奏下播放一些歌曲，同年之一张 HOUSE MUSIC的黑胶唱片问世。
Bert技术
基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发，通过在所有层 *** 同调整左右情境，利用无标记文本预先训练深度双向表示。该技术于 2018 年以开源许可的形式发布。
BERT是之一个基于微调的表示模型，它在一系列句子级和词级别的任务上实现了更先进的性能，优于许多具有特定任务架构的系统。 bert架构由两步实现：预训练和模型微调；在预训练阶段，基于无标注数据通过多轮预训练任务完成。
BERT-base和BERT-large在所有任务上都比所有系统表现出色，与现有技术相比，平均准确率分别提高了5%和0% 。请注意，除了注意掩蔽，BERT-base和OpenAI GPT在模型架构方面几乎相同。
图解BERT模型结构输入输出
了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。
bert结构大体上可分为 输入 、 N层transformer的encoder 和 输出 三部分组成。
BERT 的创新之处在于借助 Transformer 学习双向表示，Transformer 是一种深度学习组件，不同于递归神经 *** (RNN) 对顺序的依赖性，它能够并行处理整个序列。因此可以分析规模更大的数据集，并加快模型训练速度。
R-BERT的预训练完全采用BERT模型，输入句子为单句，因此不需要添加[SEP]。其输出分为三部分，分别是[CLS]隐含状态向量和两个实体的隐含状态向量。作者认为之一部分可以保存句子的语义内容，后两个部分可以保存两个实体的信息。
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