bert原始碼詳解

1、bert結構

2、句子token

原始輸入my dog is cute;

bert的token方式有3種，basictoken, peicetoken,fulltoken

（在這篇部落格中，作者進行了論述

4、output

5、任務(mlm nsp)

mlm任務中被選15%的

for index in cand_indexes:

if len(masked_lms) >= num_to_predict: # 15% of total tokens
break
...masked_token = none
# 80% of the time, replace with [mask]
if rng.random() < 0.8:
masked_token = "[mask]"
else:
# 10% of the time, keep original
if rng.random() < 0.5:
masked_token = tokens[index]
# 10% of the time, replace with random word
else:
masked_token = vocab_words[rng.randint(0, len(vocab_words) - 1)]
output_tokens[index] = masked_token

（80% 10% 10%mask策略的具體計算邏輯；這是我影響比較深的一段**邏輯 ）

(預訓練模型載入和引數對映詳解；這是我影響比較深的一段**邏輯 )

Bert 原始碼各個檔案詳解

如下圖所示，modeling.py定義了bert模型的主體結構，即從input ids 句子中詞語id組成的tensor 到sequence output 句子中每個詞語的向量表示 以及pooled output 句子的向量表示 的計算過程，是其它所有後續的任務的基礎。如文字分類任務就是得到輸入的i...

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