BERT模型如何处理罕见单词

BERT模型在处理罕见单词时，主要通过以下几个关键步骤和机制来实现：
分词方法：
BERT采用的是WordPiece分词方法，这种方法可以将单词划分为更小的子词单元。对于罕见单词，即使它没有在预训练语料库中出现过，BERT也能通过将其拆分为子词的方式来进行处理。例如，将“unbelievable”这样的单词拆分为“un”, “be”, “lie”, “va”, “ble”这样的子词单元。
输入构建：
BERT模型需要输入三个向量：输入向量、位置向量和分段向量。输入向量是将分词后的文本（包括子词）转换为向量表示。这意味着，即使是罕见单词的子词，也能被转换为向量并参与模型的计算。
预训练任务：
BERT的预训练任务包括Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。在MLM任务中，模型会随机掩盖输入序列中的一部分单词，然后基于上下文预测这些被掩盖的单词。由于这种掩盖是随机的，罕见单词也有可能被选中并用于预训练，从而使模型能够学习到这些单词的表示。
外部知识增强：
针对BERT模型对低频词的不敏感性，有研究提出了利用外部知识来增强BERT的语言表达能力。例如，可以通过将单词在词典中的定义集成到BERT中，或者通过动态调整生僻词词汇并在词典中获取和表示生僻词的定义。这些方法能够帮助BERT更好地理解和处理罕见单词。
微调：
在将BERT应用于具体任务时，通常会进行微调。在微调过程中，模型会针对特定任务的数据集进行训练，从而进一步提高对罕见单词的处理能力。特别是在标注数据中包含罕见单词的情况下，微调过程能够使BERT学习到这些单词在特定上下文中的含义和用法。
动态批处理：
BERT在处理文本数据时，采用了动态批处理方法。这意味着模型可以根据每个样本的长度来动态调整批大小。这对于处理包含罕见单词的文本尤为重要，因为这些文本可能具有不同的长度和复杂度。
综上所述，BERT模型通过分词方法、输入构建、预训练任务、外部知识增强、微调和动态批处理等多个机制来处理罕见单词。这些机制共同使BERT能够在一定程度上理解和处理那些在预训练语料库中不常见的单词