BERT模型中的嵌入后处理与注意力掩码

摘要

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练模型，广泛应用于自然语言处理任务。本文将详细介绍BERT模型中的两个重要组件：嵌入后处理和注意力掩码的创建。通过理解这些组件的工作原理，读者可以更好地掌握BERT模型的内部机制，并在实际应用中进行优化和调整。

1. 引言

BERT模型的核心在于其强大的嵌入表示能力和多头自注意力机制。在模型的输入阶段，嵌入后处理是一个重要的步骤，它包括词嵌入、段嵌入和位置嵌入的叠加。此外，注意力掩码的创建也是确保模型正确处理序列数据的关键。本文将详细介绍这两个组件的实现。

2. 嵌入后处理

2.1 函数定义

def embedding_postprocessor(input_tensor,use_token_type=False,token_type_ids=None,token_type_vocab_size=16,token_type_embedding_name="token_type_embeddings",use_position_embeddings=True,position_embedding_name="position_embeddings",initializer_range=0.02,max_position_embeddings=512,dropout_prob=0.1):"""Performs various post-processing on a word embedding tensor.Args:input_tensor: float Tensor of shape [batch_size, seq_length, embedding_size].use_token_type: bool. Whether to add embeddings for `token_type_ids`.token_type_ids: (optional) int32 Tensor of shape [batch_size, seq_length].Must be specified if `use_token_type` is True.token_type_vocab_size: int. The vocabulary size of `token_type_ids`.token_type_embedding_name: string. The name of the embedding table variablefor token type ids.use_position_embeddings: bool. Whether to add position embeddings for theposition of each token in the sequence.position_embedding_name: string. The name of the embedding table variablefor positional embeddings.initializer_range: float. Range of the weight initialization.max_position_embeddings: int. Maximum sequence length that might ever beused with this model. This can be longer than the sequence length ofinput_tensor, but cannot be shorter.dropout_prob: float. Dropout probability applied to the final output tensor.Returns:float tensor with same shape as `input_tensor`.Raises:ValueError: One of the tensor shapes or input values is invalid."""input_shape = get_shape_list(input_tensor, expected_rank=3)batch_size = input_shape[0]seq_length = input_shape[1]width = input_shape[2]output = input_tensorif use_token_type:if token_type_ids is None:raise ValueError("`token_type_ids` must be specified if""`use_token_type` is True.")token_type_table = tf.get_variable(name=token_type_embedding_name,shape=[token_type_vocab_size, width],initializer=create_initializer(initializer_range))flat_token_type_ids = tf.reshape(token_type_ids, [-1])one_hot_ids = tf.one_hot(flat_token_type_ids, depth=token_type_vocab_size)token_type_embeddings = tf.matmul(one_hot_ids, token_type_table)token_type_embeddings = tf.reshape(token_type_embeddings,[batch_size, seq_length, width])output += token_type_embeddingsif use_position_embeddings:assert_op = tf.assert_less_equal(seq_length, max_position_embeddings)with tf.control_dependencies([assert_op]):full_position_embeddings = tf.get_variable(name=position_embedding_name,shape=[max_position_embeddings, width],initializer=create_initializer(initializer_range))position_embeddings = tf.slice(full_position_embeddings, [0, 0],[seq_length, -1])num_dims = len(output.shape.as_list())position_broadcast_shape = []for _ in range(num_dims - 2):position_broadcast_shape.append(1)position_broadcast_shape.extend([seq_length, width])position_embeddings = tf.reshape(position_embeddings,position_broadcast_shape)output += position_embeddingsoutput = layer_norm_and_dropout(output, dropout_prob)return output

2.2 功能解析

输入张量形状检查：首先，函数检查输入张量的形状是否符合预期（即 [batch_size, seq_length, embedding_size]）。
段嵌入：如果 use_token_type 为 True，则添加段嵌入。段嵌入用于区分不同句子的标记。
位置嵌入：如果 use_position_embeddings 为 True，则添加位置嵌入。位置嵌入用于编码每个标记在序列中的位置信息。
层归一化和dropout：最后，对输出张量进行层归一化和dropout处理，以提高模型的泛化能力。

3. 注意力掩码的创建

3.1 函数定义

def create_attention_mask_from_input_mask(from_tensor, to_mask):"""Create 3D attention mask from a 2D tensor mask.Args:from_tensor: 2D or 3D Tensor of shape [batch_size, from_seq_length, ...].to_mask: int32 Tensor of shape [batch_size, to_seq_length].Returns:float Tensor of shape [batch_size, from_seq_length, to_seq_length]."""from_shape = get_shape_list(from_tensor, expected_rank=[2, 3])batch_size = from_shape[0]from_seq_length = from_shape[1]to_shape = get_shape_list(to_mask, expected_rank=2)to_seq_length = to_shape[1]to_mask = tf.cast(tf.reshape(to_mask, [batch_size, 1, to_seq_length]), tf.float32)broadcast_ones = tf.ones(shape=[batch_size, from_seq_length, 1], dtype=tf.float32)mask = broadcast_ones * to_maskreturn mask

3.2 功能解析

输入张量形状检查：首先，函数检查 from_tensor 和 to_mask 的形状是否符合预期。
重塑和类型转换：将 to_mask 重塑为 [batch_size, 1, to_seq_length] 并转换为浮点数。
广播和乘法：创建一个全1的张量 broadcast_ones，形状为 [batch_size, from_seq_length, 1]。然后将 broadcast_ones 与 to_mask 相乘，得到最终的注意力掩码。

4. 应用示例

假设我们有一个输入张量 input_tensor 和一个输入掩码 input_mask，我们可以使用上述函数进行嵌入后处理和注意力掩码的创建：

import tensorflow as tf# 假设的输入张量和掩码
input_tensor = tf.random.uniform([2, 10, 128])
input_mask = tf.constant([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=tf.int32)# 嵌入后处理
output_tensor = embedding_postprocessor(input_tensor=input_tensor,use_token_type=True,token_type_ids=tf.zeros_like(input_mask),use_position_embeddings=True,initializer_range=0.02,max_position_embeddings=512,dropout_prob=0.1
)# 注意力掩码的创建
attention_mask = create_attention_mask_from_input_mask(input_tensor, input_mask)with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())output_tensor_val, attention_mask_val = sess.run([output_tensor, attention_mask])print("Output Tensor Shape:", output_tensor_val.shape)print("Attention Mask Shape:", attention_mask_val.shape)