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BERT的嵌入层是如何实现的?看完你就明白了

作者:__

 

编译:ronghuaiyang

 

导读

 

非常简单直白的语言解释了BERT中的嵌入层的组成以及实现的方式。

 

介绍

 

在本文中,我将解释 BERT 中嵌入层的实现细节,即token嵌入、Segment嵌入和Position嵌入。

 

简介

 

这是一张来自论文的图,它恰当地描述了BERT中每一个嵌入层的功能:

 

 

与大多数旨在解决nlp相关任务的深度学习模型一样,BERT将每个输入token(输入文本中的单词)通过token嵌入层传递,以便将每个token转换为向量表示。 与其他深度学习模型不同,BERT有额外的嵌入层,以Segment嵌入和Position嵌入的形式。 这些附加的嵌入层的原因会在本文的最后变得清楚。

 

Token嵌入

 

目的

 

如前一节所述,token嵌入层的作用是将单词转换为固定维的向量表示形式。 在BERT的例子中,每个单词都表示为一个768维的向量。

 

实现

 

假设输入文本是“I like strawberries”。 下图描述了token嵌入层的作用:

 

 

在将输入文本传递到token嵌入层之前,首先对其进行token化。 另外,在tokens的开始([CLS])和结束([SEP])处添加额外的tokens。 这些tokens的目的是作为分类任务的输入表示,并分别分隔一对输入文本(更多细节将在下一节中介绍)。

 

tokens化是使用一种叫做WordPiece token化的方法来完成的。 这是一种数据驱动的token化方法,旨在实现词汇量和非词汇量之间的平衡。 这就是“strawberries”被分成“straw”和“berries”的方式。 对这种方法的详细描述超出了本文的范围。 感兴趣的读者可以参考 Wu et al. (2016) 和 Schuster & Nakajima (2012) 中的第4.1节。 单词token化的使用使得BERT只能在其词汇表中存储30522个“词”,而且在对英语文本进行token化时,很少会遇到词汇表以外的单词。

 

token嵌入层将每个wordpiece  token转换为768维向量表示形式。 这将使得我们的6个输入token被转换成一个形状为(6,768)的矩阵,或者一个形状为(1,6,768)的张量,如果我们包括批处理维度的话。

 

Segment嵌入

 

目的

 

BERT能够解决包含文本分类的NLP任务。 这类问题的一个例子是对两个文本在语义上是否相似进行分类。 这对输入文本被简单地连接并输入到模型中。 那幺BERT是如何区分输入的呢? 答案是Segment嵌入。

 

实现

 

假设我们的输入文本对是(“I like cats”, “I like dogs”)。 下面是Segment嵌入如何帮助BERT区分这个输入对中的tokens :

 

 

Segment嵌入层只有两个向量表示。 第一个向量(索引0)分配给属于输入1的所有tokens,而最后一个向量(索引1)分配给属于输入2的所有tokens。 如果一个输入只有一个输入语句,那幺它的Segment嵌入就是对应于Segment嵌入表的索引为0的向量。

 

Position嵌入

 

目的

 

BERT由一堆Transformers 组成的,广义地说,Transformers不编码其输入的顺序特征。 在这个博客文章: https://medium.com/@ init /how-self-attention-with-relatedposition-representations-works-28173b8c245a的动机部分更详细地解释了我的意思。 总之,有Position嵌入将允许BERT理解给定的输入文本,比如:

 

I think, therefore I am

 

第一个“I”不应该与第二个“I”具有相同的向量表示。

 

实现

 

BERT被设计用来处理长度为512的输入序列。 作者通过让BERT学习每个位置的向量表示来包含输入序列的顺序特征。 这意味着Position嵌入层是一个大小为(512,768)的查找表,其中第一行是第一个位置上的任意单词的向量表示,第二行是第二个位置上的任意单词的向量表示,等等。 因此,如果我们输入“Hello world”和“Hi there”,“Hello”和“Hi”将具有相同的Position嵌入,因为它们是输入序列中的第一个单词。 同样,“world”和“there”的Position嵌入是相同的。

 

合并表示

 

我们已经看到,长度为n的token化输入序列将有三种不同的表示,即:

 

token嵌入,形状(1,n, 768),这只是词的向量表示

 

Segment嵌入,形状(1,n, 768),这是向量表示,以帮助BERT区分成对的输入序列。

 

Position嵌入,形状(1,n, 768),让BERT知道其输入具有时间属性。

 

对这些表示进行元素求和,生成一个形状为(1,n, 768)的单一表示。 这是传递给BERT的编码器层的输入表示。

 

总结

 

在本文中,我描述了BERT的每个嵌入层的用途及其实现。 如果你有任何问题,请在评论中告诉我。

 

— END —

 

英文原文: https://medium.com/@ init /why-bert-has-3-embedding-layers-and-their-implementation-details-9c261108e28a

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