关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）
这篇这个系列的最后一篇文章，还是关于Bert，的下半部分。
今天又读了一遍Bert的论文，这篇结尾主要从两个方面来介绍bert，一个是怎么用，一个是比较这个三个模型。
Bert使用方法
- 将bert当做一个词向量的模型，bert的输出可以作为你模型的输入，然后主要任务是你的模型做。这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。
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利用bert的结构来做多种任务。
在论文的原文里是这样写的
bert下游任务
我们具体于特定任务的模型是通过给 BERT 加一个额外的输出层构成，所以仅需要从头学
习最小数量的参数。其中（a）和（b）是序列级任务，（c）和（d）是标记级任务。图中E表示
嵌入的输入，Ti 表示第 i 个标记的上下文表示，[CLS] 是分类输出的特殊符号，[SEP] 是分离非
连续标记（分离两个句子）序列的特殊符号。
对于句子关系类任务，很简单，和GPT类似，加上一个起始和终结符号，句子之间加个分隔符即可。对于输出来说，把第一个起始符号对应的Transformer最后一层位置上面串接一个softmax分类层即可。对于分类问题，与GPT一样，只需要增加起始和终结符号，输出部分和句子关系判断任务类似改造；对于序列标注问题，输入部分和单句分类是一样的，只需要输出部分Transformer最后一层每个单词对应位置都进行分类即可。从这里可以看出，上面列出的NLP四大任务里面，除了生成类任务外，Bert其它都覆盖到了，而且改造起来很简单直观。尽管Bert论文没有提，但是稍微动动脑子就可以想到，其实对于机器翻译或者文本摘要，聊天机器人这种生成式任务，同样可以稍作改造即可引入Bert的预训练成果。只需要附着在S2S结构上，encoder部分是个深度Transformer结构，decoder部分也是个深度Transformer结构。根据任务选择不同的预训练数据初始化encoder和decoder即可。这是相当直观的一种改造方法。当然，也可以更简单一点，比如直接在单个Transformer结构上加装隐层产生输出也是可以的。不论如何，从这里可以看出，NLP四大类任务都可以比较方便地改造成Bert能够接受的方式。这其实是Bert的非常大的优点，这意味着它几乎可以做任何NLP的下游任务，具备普适性，这是很强的。
Bert、GPT、Elmo的比较
首先是结构的不同
BERT 使用双向 Transformer。OpenAI GPT 使用 从左到右的Transformer。ELMo 使用独立训练的从左到右和从右到左的 LSTM 的连接来为下游任务生成特征。其中，只有 BERT 表示在所有层中同时受到左右语境的制约。
Bert其实和ELMO及GPT存在千丝万缕的关系，比如如果我们把GPT预训练阶段换成双向语言模型，那么就得到了Bert；而如果我们把ELMO的特征抽取器换成Transformer，那么我们也会得到Bert。所以你可以看出：Bert最关键两点，一点是特征抽取器采用Transformer；第二点是预训练的时候采用双向语言模型。
都这里，这个系列的文章就全部结束了，我写的东西只是非常皮毛，一些细节如果想深究还需要读论文原文，看源代码以及查阅其他资料。
这里介绍一篇相关资料，讲的非常非常好的文章。 最近还在找工作，等找到工作了再更新下个系列。