自然語言處理之BERT模型算法、架構和案例實戰（簡體書）

本書用簡單、通俗、易懂的語言對BERT相關的自然語言處理技術進行描述，從原理、架構、實現等多維度解讀BERT 模型，並展示不同層面的實戰案例，通過將理論和實踐相結合， 使讀者能夠在對模型充分理解的基礎上，運用模型解決實際任務。本書適合於自然語言處理初學者以及語言類大學的信息科學專業學生，不僅可作為拓展閱讀的材料，還可作為立志從事自然語言處理方向研究人員的入門參考書。?

陳之炎曾供職於長城計算機和大唐微電子等知名企業；參與過智能化翻譯教學系統等大型項目的研發工作；長期擔任清華數據派和大數據文摘等公眾號的特約供稿者，發表過近20萬字的有關人工智能和大數據的譯作，作品被CSDN 、知乎等多個專業知識共享平臺所轉載。?

1. 本書行文邏輯清晰，通俗易懂??深度學習算法包含很多繁雜的公式，為了便於讀者理解本書內容，提高學習效率，本書重點不是推導理論，而是用通俗淺顯的語言把道理闡明，幫助讀者建立直覺。用通俗的語言對複雜模型進行解讀，為讀者在這個領域的進一步深入研究拋磚引玉。
2. 本書每一章節均附有課後習題，以便適時檢驗讀者的學習效果，提高學習效率??為了便於讀者理解本書內容，提高學習效率，專門在每一章後面附了練習題，讀者在讀完本章節內容之後，做一下課後練習題，以檢驗學習效果。這些課後習題答案和本書涉及的源代碼一起收錄於附贈資源中。
3. 行文和結構連貫??采取讀者視角的模式來組織行文邏輯和實現方案，使得行文和結構更連貫，便於理解。4. 實際案例解析，注重實戰演練??以通俗易懂的文字，解釋了自然語言處理技術的基本原理，對常見算法架構進行介紹， 對本書的主要內容BERT 模型進行詳細的講解，分別從不同的難度等級展示了兩個實戰案例， 將理論和實踐有機地結合在一起。
5. 編程思想及經驗分享，提升你的編程能力??在案例講解中，融入了編程思想及經驗的分享。“不只是學習技術，重要的是在思想上能有所提升”，希望讓你在學習技術的同時，潛移默化中，能夠加深對一些編程思想的認識。

■ 為什麼要寫這本書
2020 年的晚秋，當出版社編輯聯絡到我，問我有沒有興趣寫一本自然語言處理方面的書時，我欣然應允。於是選題接洽，經過深思熟慮之後決定選取 BERT 這個方向。
BERT 的全稱是基於變換器的雙向編碼器表示技術，它是一種基於深度學習的新型自然語言處理模型。BERT 提出了一種新的預訓練目標：屏蔽字語言模型（MLM）與從左到右的單向語言模型預訓練不同，MLM 目標允許表征融合左右兩側的語義，從而預訓練一個深度雙向 Transformer。BERT 一經問世，便有了不俗的表現，在機器閱讀理解水平測試中，它在各項衡量指標上超越了人類，還在 11 種不同 NLP 測試中創出成績。BERT 為 NLP 帶來了裡程碑式的改變，也是 NLP 領域發展過程中一大進展。BERT 從誕生到現在，得到了廣泛的應用，它在屏蔽詞預測、關鍵詞提取、下一句預測等多種自然語言處理任務中均有不俗的表現，因為 BERT 代表了 NLP 新技術，具有一定的先進性，所以我選定它來作為本書的主題。
寫這本書的初衷：用簡單、通俗、易懂的語言對 BERT 相關的自然語言處理技術進行描述，從原理、架構、實現等多維度解讀BERT 模型，並展示由淺到深不同層面的實戰案例， 通過將理論和實踐相結合，使讀者能夠在對模型充分理解的基礎上，運用模型解決實際任務。
寫這本書的第二個理由是對自己30 年工作做一個適時的總結。我是一名電子信息工程師，
在過去的 30 年工作中，分別在長城計算機軟件與系統公司、大唐微電子、北京吾譯超群科技有限公司擔任研發工程師，曾經參與過“智能化翻譯教學系統”等項目的研發工作，在自然語言處理等方面精耕細作，這次有機會來寫 BERT，可以對這一新技術做一個系統的梳理和解讀，並呈現給大家，並和大家分享。
如果你下定決心要去幹一件事，到底需要幾個理由？一個就夠了，接下來，擼起袖子加油幹！

■ 本書有什麼特色
1. 本書行文邏輯清晰，通俗易懂
深度學習算法包含很多繁雜的公式，為了便於讀者理解本書內容，提高學習效率，本書重點不是推導理論，而是用通俗淺顯的語言把道理闡明，幫助讀者建立直覺。用通俗的語言對複雜模型進行解讀，為讀者在這個領域的進一步深入研究拋磚引玉。
2. 本書每一章節均附有課後習題，以便適時檢驗讀者的學習效果，提高學習效率
為了便於讀者理解本書內容，提高學習效率，專門在每一章後面附了練習題，讀者在讀完本章節內容之後，做一下課後練習題，以檢驗學習效果。這些課後習題答案和本書涉及的源代碼一起收錄於附贈資源中。
3. 行文和結構連貫
采取讀者視角的模式來組織行文邏輯和實現方案，使得行文和結構更連貫，便於理解。
4. 實際案例解析，注重實戰演練
以通俗易懂的文字，解釋了自然語言處理技術的基本原理，對常見算法架構進行介紹， 對本書的主要內容BERT 模型進行詳細的講解，分別從不同的難度等級展示了兩個實戰案例， 將理論和實踐有機地結合在一起。
5. 編程思想及經驗分享，提升你的編程能力
在案例講解中，融入了編程思想及經驗的分享。“不只是學習技術，重要的是在思想上能有所提升”，希望讓你在學習技術的同時，潛移默化中，能夠加深對一些編程思想的認識。

■ 本書內容及知識體系
篇 自然語言處理基礎
本篇由第 1 ～ 3 章內容組成，對自然語言處理技術、掌握該技術需要的預備知識和文本的表示技術進行了解釋。
第二篇 自然語言處理中的深度學習算法
本篇包含第 4 ～ 5 章，第 4 章自然語言處理和深度學習介紹了常用的模型 ；第 5 章重點介紹了 BERT 模型。
第三篇 實戰案例
本篇包含 6 ～ 7 章，分別從由淺到深的不同層面展示了兩個實戰案例。第四篇 結語和展望 （第 8 章）

■ 數據資源內容介紹
為了方便讀者閱讀本書，本書附贈以下資源。具體如下：
? 本書實例的源代碼；
? 本書課後習題答案；
? BERT 模型數據集。

■ 適合閱讀本書的讀者
? 自然語言處理初學者；
? 語言類大學的信息科學專業的學生；
? 立志從事自然語言處理方向研究的學生；
? 計算機相關專業的學生；
? 軟件開發項目經理。

■ 閱讀本書的建議
? 沒有自然語言處理基礎的讀者，建議從第 1 章按順序閱讀，讀完前四章之後，對自然語言處理的背景知識便有了一定了解。在此基礎上，閱讀後續章節，第 5 章是本書的重點。有一定自然語言處理基礎的讀者，可以根據實際情況，選擇感興趣的章節進行針對性閱讀。本書為不同的讀者準備了兩個不同層面的實戰案例，讀者可以根據自己的實際情況和認知程度，有選擇地閱讀。如果有志從事這一領域的工作或者深入研究，則應掌握第 6 ～ 7 章的全部內容，如果條件允許，好實際動手實現文中案例。在實際演練過程中如果遇到任何問題，可以按照書上提供的聯絡方式找作者答疑。
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前 言 III

? 對於書中提到的拓展參考資料，建議高水平讀者進行拓展。自然語言處理是一個龐大的知識體系，本書涉獵的課題只是冰山一角，想在這一領域深耕細作的讀者，還需大量閱讀相關資料。
? 帶著疑問去閱讀，不僅是指你閱讀之前要明確解決的問題（閱讀目的），而且在閱讀過程中，也要多反問自己：這是好的實現方案嗎？是否有其他更簡便的實現方式？……通過不斷自我提問，你的思維將會不斷被打開，也能從中收獲更多。
本書是作者 30 年寶貴工作經驗的結晶，通過本書，將自然語言處理這一華麗的水晶宮殿呈現給大家，為大家講述宮殿中一顆璀璨的明珠——BERT 的前世今生，並指導大家如何將 BERT 這顆明珠鑲嵌成皇冠、項鏈，或是一枚別致的胸針（實戰示例），為大家在自然語言處理領域進一步深耕細作拋磚引玉。來吧，讓我們開始 BERT 之旅吧！
由於作者水平有限，書中難免存在一些錯誤和疏漏，歡迎讀者發現問題進行反饋。

■ 鳴謝
本書的完成首先感謝生命，感謝給予我生命之源的父母。
其次，感謝中國鐵道出版社有限公司的編輯，沒有這些編輯慧眼識珠，就沒有此書對
BERT 這顆明珠做細致梳理的機會，他們在選題和全書架構方面提出了許多建設性的建議， 在寫作過程中給予了許多鼓勵和支持，此書得以按時交稿，得益於他們的大力支持，在此表示衷心的感謝。
在此書的寫作過程中，盧苗苗老師為第4 章提供了參考資料，清華大學電子工程系汪致庸
同學為第 5 章的內容提供了參考資料，在此表示衷心感謝。
後，感謝熱心讀者撥冗垂閱，謝謝你們的熱心閱讀，希望讀完此書後有所收獲，再一次謝謝大家。