导读：一提到NLP算法，必须手推bert模型。当小白问起bert与word2vec之间的区别时，如何简单易懂的说明这个问题呢？接下来，我将尝试说明。
首先，word2vec将中文转变为可计算的向量，需要说明的是使用不同语料训练的word2vec不尽相同，需要看自己的任务文本和通用w2v训练使用的文本差距；bert预训练模型则是根据上下文训练出来的词向量，在同一个语料中每个token是不固定的，关于本部分细节可以查看层次softmax和霍尔曼编码相关知识。bert通过预训练，训练神经网络的隐藏层，使用隐藏层权重作为词向量，使用该模型时候就像查字典，每个token对应一个词向量，每次查完字典以后还要回到模型里再计算，这个计算就可以把整个语境计算进去，因此称为语境化的向量，这也就是大家说的bert是结合了语境了的，就是一个词在不同的句子里且在相同的bert模型中，输出的词向量是不一样的。所以说，bert比word2vec更加先进。
（1）为什么bert有3个嵌入层（Embedding），它们如何实现？
首先3个嵌入层分别为Token Embedding、Segment Embedding和Position Embedding。
首先，bert将输入文本中的每一个词（token）送入token embedding层从而将每一个词转换成词向量的形式，但不同于其它模型，bert多了2个嵌入层即segment embedding和position embedding。
首先说一下，token embedding实现过程，输入文本首先进行tokenization处理，此外，2个特殊的token会被插入tokenization的结果的开头（[CLS]）和（[SEP]），它们为后面分类任务和划分句子对服务。
Token Embedding层将每一个wordpiece token转换成768维的向量。
其次，bert使用segment embeddings实现句子对中2个句子的区分。segment embeddings层只有2种向量表示，前一个向量是把0赋给第一个句子中的各个token，后一个向量把1赋给第二个句子的token。
第三，加入position embedding可以让bert理解，不同句子中出现的同一个单词的含义。
总结：bert能够处理最长512个token的输入序列，position embeddings layer实际上是一个大小为（512,768）的lookup表。
第一个嵌入是为了获得词的向量表示；第二个是为了区分句子对中2个句子的向量表示；第三个是为了让bert学习到输入的顺序属性。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42419825/article/details/120319533
Author: lbertj
Title: 跟着我一起背NLP算法八股文_bert篇
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