詞向量模型概述1.1Word2vec模型Word2vec作為一種詞嵌入方法嘗嘗被用于自然語言處理任務(wù)中，它是Mikolov等人ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Mikolov</Author><Year>2013</Year><RecNum>122</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[52]</style></DisplayText><record><rec-number>122</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="xxp5f09arwdtx3e2907vv2rwtxzpxpx2ezat"timestamp="1647622056">122</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Mikolov,Tomas</author><author>Sutskever,Ilya</author><author>Chen,Kai</author><author>Corrado,GregS</author><author>Dean,Jeff</author></authors></contributors><titles><title>Distributedrepresentationsofwordsandphrasesandtheircompositionality</title><secondary-title>Advancesinneuralinformationprocessingsystems</secondary-title></titles><periodical><full-title>Advancesinneuralinformationprocessingsystems</full-title></periodical><volume>26</volume><dates><year>2013</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[52]對(duì)詞匯信息進(jìn)行研究時(shí)得出的，該方法可以通過詞匯共現(xiàn)信息從給定的大量無標(biāo)注語料數(shù)據(jù)中將詞匯匯編成為詞的向量形式，經(jīng)訓(xùn)練完成之后，它們可以用來反應(yīng)詞與詞之間存在的語義關(guān)系。Word2vec模型可以分為兩類，一類是跳字模型（Skip-gram），另一類是連續(xù)詞袋模型（ContinuousBagofwords，CBOW），它們都可在詞向量訓(xùn)練時(shí)進(jìn)行使用。將其結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行描繪，具體樣式如圖2-3所示：圖2-3Word2vec模型結(jié)構(gòu)圖在上述兩種模型中，都具備相同的三層結(jié)構(gòu)，分別是輸入層、投影層和輸出層，但兩種模型之間的原理并不相同。CBOW模型可以計(jì)算詞出現(xiàn)的可能性，具體的計(jì)算過程需要聯(lián)合上下文中的詞語來進(jìn)行，將其形式化： （2-12）在公式（2-12）中，代表某一位置的詞匯，而和則代表以這一詞匯為基準(zhǔn)的上下文詞匯。Skip-gram模型與前者存在很大的反差，它是文本內(nèi)容中通過詞的位置來反向?qū)η昂笤~匯和的預(yù)測(cè)，將其形式化： （2-13）在大多數(shù)的實(shí)驗(yàn)中，Skip-gram模型一般訓(xùn)練用時(shí)比BOWM模型訓(xùn)練用時(shí)要長(zhǎng)，且預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度也相對(duì)較高。1.2BERT模型自然語言處理技術(shù)中還有一種是Devlin等人ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Devlin</Author><Year>2018</Year><RecNum>45</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[53]</style></DisplayText><record><rec-number>45</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="xxp5f09arwdtx3e2907vv2rwtxzpxpx2ezat"timestamp="1635953909">45</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Devlin,Jacob</author><author>Chang,Ming-Wei</author><author>Lee,Kenton</author><author>Toutanova,Kristina</author></authors></contributors><titles><title>Bert:Pre-trainingofdeepbidirectionaltransformersforlanguageunderstanding</title><secondary-title>arXivpreprintarXiv:1810.04805</secondary-title></titles><periodical><full-title>arXivpreprintarXiv:1810.04805</full-title></periodical><dates><year>2018</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[53]提出的BERT模型，因?yàn)楝F(xiàn)存的一些語言訓(xùn)練模型大多數(shù)都是單向的，沒有充分考慮方向?qū)τ谡Z義的影響，只是單方向的依賴關(guān)系并非最佳選擇，因此可用的與訓(xùn)練模型都存在一些限制。BERT模型主要采用了遷移學(xué)習(xí)，先從大量無標(biāo)注語料數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到語言知識(shí)，然后將語言知識(shí)遷移到下游任務(wù)。簡(jiǎn)單來說，就是在借助無監(jiān)督的情況下完成一個(gè)雙向語言模型的學(xué)習(xí)，再將學(xué)習(xí)得到的文本內(nèi)的語義信息經(jīng)由下游任務(wù)的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行模型參數(shù)微調(diào)，實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)的目的。一個(gè)BERT預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)是標(biāo)準(zhǔn)的transformer結(jié)構(gòu)內(nèi)的encoder部分，而BERT的核心結(jié)構(gòu)雙向的transformer，BERT的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體展示如下：圖2-4BERT網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體包括三層，第一層是輸入層，中間的一層是transformer編碼層，最后一層為輸出層，我們只需要把以上三個(gè)部分實(shí)現(xiàn)再實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的代碼，BERT就算完成了。其中核心部