[NLP]高级词向量之谷歌BERT详解

痛定思痛。 2023-07-23 03:59 17阅读 0赞

# 1. 前言 #

如何让搜索引擎呈现用户想要的结果是困扰谷歌工程师的一大难题。谷歌搜索英文版于2019年10月25日上线BERT算法，他们的搜索引擎用上了强大的 BERT 预训练模型，可以让搜索引擎结合语境理解用户的搜索意图，甚至能理解一些不起眼的介词在搜索语句中的重要含义。有了 BERT 的加持，用户能在谷歌中搜到相关性更强的结果。下面来看看谷歌搜索算法BERT的介绍。

2019 年 10 月 25 日，Google 宣布 BERT 更新上线，可以以更接近人的方式去理解 Query（用户搜索词）的含义，从而提升搜索体验，预计影响 10% 的英文搜索。

Google 称 BERT 算法是过去五年来突破最大的算法，也是 Google 搜索历史上突破最大的算法之一。Google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。  
目前最好的自然语言预训练方法无疑是BERT。它的工作流程分为两步：

首先，使用大量未标记的数据，以预训练、也就是无人监督的方式学习语言表达。然后，使用少量经过标记的训练数据对模型进行fine-tune，以监督学习的方式，执行多种监督任务。 预训练机器学习模型已经在包括视觉、自然语言处理在内的各个领域取得了成功。

## 1.1 Google为何要推出BERT算法 ##

在阅读英语文章时，最让你挠头的是什么？遇到一词多意时不知道该选哪个解释？还是长句里难以梳理的信息结构？Google搜索引擎其实也跟你一样挠头。

为了「照顾」Google搜索引擎，很多人在搜索时会用「关键词搜索法（keyword-ese）」—— 只输入关键词，不使用完整的句子。譬如，有人会在搜索栏里输入 「痣」「臀部」「癌症」，其实他想问的是「我屁股上的痣是不是癌症的征兆？」

## 1.2 引擎更新后有什么改变？ ##

简单来说，加入BERT后的 Google搜索引擎，能够更好地理解接近自然对话的长句子，因为它能更好地分析了解句子中单词间的关系。

和传统算法不同的是，BERT在分析词语时，并不是依次从左到右或从右到左地逐词分析，而是借助 Google研发的 Transformer 模型并行分析词语在整个句子中的关系。譬如，如果搜索「math practice books for adults（给成年人的数学练习册）」，更新前的搜索返回结果会将「adults（成年人）」变为「young adults（年轻人）」，更新后则不会这样。  
　　![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
　　此外，在介词对整个句子意思影响较大的情况下，加入BERT后的理解能力也明显优于从前。搜索「2019 Brazil traveler to usa need a visa（2019 巴西旅客到美国需要签证）」，在更新前，搜索引擎没有将「to」考虑在内，更多返回了美国旅客到巴西旅行的信息。加入BERT后，「to」则没有被忽略。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
对于这次更新，Google副总裁 Pandu Nayak 在官方博文中称之为「代表了五年里最大的跨越，也是搜索历史上其中一个最大的改进」。目

## 1.3 BERT或能让算法更会「聊天」 ##

据《Fastcompany》报道，为了训练BERT，Google向其输入了 11038 本未经标注的书籍文本和合计 25 亿字来自维基百科英文版的内容。而且，研究人员还随机「掩盖」了文本里的单词，让算法模型自行想法子「填空」。

学习完所有文本后，算法开始找到一些在同一文本中经常出现的句子和词语规律，建立了对词语的基本理解，而且还似乎开始「明白」词语背后所代表的事物之间存在的关系，这就像一种「常识」。

举个例子，从前如果在 Google里搜「do estheticians stand a lot at work（美容师在工作中需要站很久吗）」，搜索引擎会将「stand（站）」这个词语套入「stand-alone（独立）」的意思，因此无法返回搜索者想要的信息。

加入BERT后，搜索引擎则能理解，用户所指的是「站立」的动作，再进一步，也可扩大理解为「美容师这个职业的体力劳动量」。前，BERT已经应用到 Google搜索的英文版中，未来还将扩展到更多不同语言版本。  
　　![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

## 1.4 Facebook为何也需要BERT算法 ##

作为 Facebook的副总裁，LeCun带领着团队，通过对BERT进行优化，并输入更大批量的学习资料，研发出了他们的自有模型「RoBERTa」。Google原有的BERT准确率为 80.5%，而 RoBERTa 则可做到 88.5%。但为什么 Facebook也要研究这个？

如果说当搜索引擎能够更好地理解用户输入的自然语言，反馈更有帮助的内容，那这个改进移植到智能语音助手上也是可预见的。和很多科技巨头公司一样，Facebook也在研发智能语音助手，提升算法对自然语言的处理能力也是必须。  
　　但在语音助手之前，他们先从相对简单的文本对话入手，做了聊天机器人，而且准备在 RoBERTa 的基础上扩展更多功能，让算法和人聊起天来更自然。据 LeCun介绍，很多聊天机器人都会 「把天聊死」。

譬如，很多机器人讲话会自相矛盾。前一分钟可能和你说「XXX 的新单太棒了，赶紧一起去打榜」，下一分钟就说「追星的人都是傻的」。这主要是因为它们背后是一个固定的数据库，收到特定的关键词就会调出对应回答。

而那些真的是自己生成答案的机器人，又会为了规避自相矛盾而用模糊的答案来回应人，显得冷冰冰。  
　　此外，现有聊天机器人大多知识领域很局限。一旦聊天的人改了话题，聊到它不认识的，机器人就接不下话了。为此，Facebook现在正向自己的算法输入来自各种领域的大批量信息，并尝试将这些信息以更自然的方式加入对话中。未来，他们还计划教导机器人「引导话题」—— 当聊天者将话题扯到比较泛的领域时，将内容拉回到特定任务上。

我们相信，我们已经很接近创造出一个能和人们聊得下去的机器人。Facebook研究人员 Jason Weston 告诉《Fastcompany》。在那天到来之前，希望我能练就出不被聊天机器带跑的技能。  
　　  
　　BERT是google最新提出的NLP（natural language processing）预训练方法，在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务（如分类、阅读理解）。总而言之，搜索引擎将更好地理解人的语言。

BERT 模型被称为 “最强 NLP 模型”，Google 也在 2018 年底开源了 BERT 模型，相关论文也荣获 NAACL 2018 年的最佳长论文；BERT 算法已经在智能机器人、Feeds 等多个方面实践。  
　　本次算法是对用户的口语化问题做出更人性化的升级，以前的stop word，比如to、for这些词现在被重视起来了。以前我们在Yoast SEO里面，插件建议我们把stop word尽量少用。但本次算法更新后，我们要合理的把stop word给用起来。

本次算法据searchengineland统计，影响了将近10%的搜索结果，这是一个非常大的搜索结果的变化。因此，这次算法更值得我们去研究新算法BERT下，如何去获取到更多的流量。

还有一点猜想就是：本次BERT算法更新，从某种意义上来讲，是在为以后的智能机器人做铺垫。比如我们用天猫盒子，小米精灵等机器人设备，提出的问题会有对应的回答，但目前还不能很精准的回答出所有的问题。

但随着BERT算法更新后，相信很快这些机器人就能很好的解答我们的问题了。当然，这些回答的数据还是会从网页端进行获取。当你优化好这块的内容并得到不错的排名，机器人会优先使用你的内容来进行解答，但具体这个商业如何变现，就还不得而知。

但有个风向标很明显：口语化的内容创作将会是我们后续发力的重点。

以上就是谷歌搜索引擎新推出的算法BERT的介绍。BERT有哪些作业，对搜索结果将有哪些改变呢？搜索引擎输入词是用户和搜索机器交互的关键，对输入的搜索词理解如何，成为搜索成功的关键。搜索机器对用户长句、词与词之间的关系的理解，还处在学习阶段，毕竟人工智能对人类自然语言的理解还在进步中。

# 2. BERT原理 #

BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。之所以说是一种新型的语言模型，是因为它通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示。

BERT=基于Transformer 的双向编码器表征，顾名思义，BERT模型的根基就是Transformer，来源于attention is all you need。其中双向的意思表示它在处理一个词的时候，能考虑到该词前面和后面单词的信息，从而获取上下文的语义。

想深入了解BERT模型，首先应该理解语言模型。预训练的语言模型对于众多自然语言处理问题起到了重要作用，比如SQuAD问答任务、命名实体识别以及情感识别。目前将预训练的语言模型应用到NLP任务主要有两种策略，一种是基于特征的语言模型，如ELMo模型；另一种是基于微调的语言模型，如OpenAI GPT。这两类语言模型各有其优缺点，而BERT的出现，似乎融合了它们所有的优点，因此才可以在诸多后续特定任务上取得最优的效果。

它基于谷歌2017年发布的Transformer架构，通常的Transformer使用一组编码器和解码器网络，而BERT只需要一个额外的输出层，对预训练进行fine-tune，就可以满足各种任务，根本没有必要针对特定任务对模型进行修改。

BERT将多个Transformer编码器堆叠在一起。Transformer基于著名的多头注意力（Multi-head Attention）模块，该模块在视觉和语言任务方面都取得了巨大成功。

BERT的先进性基于两点：首先，使用Masked Langauge Model（MLM）和Next Sentense Prediction（NSP）的新预训练任务；其次，大量数据和计算能力满足BERT的训练强度。

相比之下，像Word2Vec、ELMO、OpenAI GPT等传统SOTA生成预训练方法，使用从左到右的单向训练，或者浅双向，均无法做到BERT的双向性。

## 2.1 BERT模型总体结构 ##

BERT是一种基于微调的多层双向Transformer编码器，其中的Transformer与原始的Transformer是相同的，并且实现了两个版本的BERT模型，在两个版本中前馈大小都设置为4层：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 2.2 BERT模型输入 ##

输入表示可以在一个词序列中表示单个文本句或一对文本(例如，\[问题，答案\])。对于给定的词，其输入表示是可以通过三部分Embedding求和组成。Embedding的可视化表示如下图所示：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
token Embeddings表示的是词向量，第一个单词是CLS标志，可以用于之后的分类任务，对于非分类任务，可以忽略词向量；

Segment Embeddings用来区别两种句子，因为预训练不只做语言模型还要做以两个句子为输入的分类任务；

Position Embeddings是通过模型学习得到的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 2.3 BERT模型预训练任务(核心) ##

BERT模型使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction：

### 2.3.1 Masked Langauge Model ###

为了训练深度双向Transformer表示，采用了一种简单的方法：随机掩盖部分输入词，然后对那些被掩盖的词进行预测，此方法被称为“Masked LM”(MLM)。预训练的目标是构建语言模型，BERT模型采用的是bidirectional Transformer。那么为什么采用“bidirectional”的方式呢？因为在预训练语言模型来处理下游任务时，我们需要的不仅仅是某个词左侧的语言信息，还需要右侧的语言信息。

在训练的过程中，随机地掩盖每个序列中15％的token，并不是像word2vec中的cbow那样去对每一个词都进行预测。MLM从输入中随机地掩盖一些词，其目标是基于其上下文来预测被掩盖单词的原始词汇。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM目标允许表示融合左右两侧的上下文，这使得可以预训练深度双向Transformer。Transformer编码器不知道它将被要求预测哪些单词，或者哪些已经被随机单词替换，因此它必须对每个输入词保持分布式的上下文表示。此外，由于随机替换在所有词中只发生1.5%，所以并不会影响模型对于语言的理解。  
MLM可以从文本执行双向学习，即允许模型从单词前后相邻的单词，学习每个单词的上下文，这是传统方法做不到的。

MLM预训练任务将文本转换为符号，并使用符号表示作为训练的输入和输出。15%的符号随机子集在训练期间被屏蔽（类似被隐藏起来），目标函数则用来预测符号识别的正确率。

这与使用单向预测作为目标、或使用从左到右和从右到左训练，来近似双向性的传统训练方法形成了对比。

但是MLM中的BERT屏蔽策略，将模型偏向于实际的单词，还没有数据显示这种偏见对训练所产生的影响。  
缺点1：预训练与微调之间的不匹配，因为微调期间是没有看到\[Mask\]token。

Solution：不是总用实际的\[Mask\]token替换被“masked”的词汇，而是采用训练数据生成器随机去选择15%的token。  
例子：句子= my dog is hairy， 选择的token是hairy。执行的流程为：  
![在这里插入图片描述][2020040709261729.png_pic_center_pic_center_pic_centerv_pic_center]  
Transformer不知道它将被要求预测哪些单词或哪些单词已被随机单词替换，因此它被迫保持每个输入词块的分布式语境表征。此外，因为随机替换只发生在所有词块的1.5％(即15％的10％)，这似乎不会损害模型的语言理解能力。  
缺点2：每个batch只预测了15%的token，这说明了模型可能需要更多的预训练步骤才能收敛。

### 2.3.2 Next Sentence Prediction ###

很多句子级别的任务如自动问答（QA）和自然语言推理（NLI）都需要理解两个句子之间的关系，譬如上述Masked LM任务中，经过第一步的处理，15%的词汇被遮盖。那么在这一任务中我们需要随机将数据划分为等大小的两部分，一部分数据中的两个语句对是上下文连续的，另一部分数据中的两个语句对是上下文不连续的。然后让Transformer模型来识别这些语句对中，哪些语句对是连续的，哪些对子不连续。

NSP使得BERT可以通过预测上下句之间是否连贯来得出句子之间的关系。

给出50％正确上下句配对，并补充50％的随机上下句配对，然后对模型进行训练。

MLM和NSP是同时进行的。  
现在从句子的角度来考虑问题，预训练了一个二值化下一句预测任务，该任务可以从任何单语语料库中轻松生成。具体来说，选择句子A和B作为预训练样本：A的下一句有50%的可能是B，另外50%的可能是来自语料库的。  
例子：  
输入=\[CLS\]男子去\[MASK\]商店\[SEP\]他买了一加仑\[MASK\]牛奶\[SEP\]  
Label= IsNext  
输入=\[CLS\]男人\[面具\]到商店\[SEP\]企鹅\[面具\]是飞行\#\#少鸟\[SEP\]  
Label= NotNext

### 2.4 预训练过程 ###

训练批量大小为256个序列(256个序列\*512个词块=128,000个词块/批次)，持续1,000,000个步骤，这比33亿个单词语料库大约40个周期![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

### 2.5、微调过程 ###

微调过程中，大多数模型超参数与预训练相同。批量大小、学习率和训练周期数量会有区别。最佳超参数值是特定于任务的，但我们发现以下范围的可能值可以在所有任务中很好地工作：![在这里插入图片描述][2020040709305340.png_pic_center]

### 2.6 模型比较 ###

ELMo、GPT、BERT都是近几年提出的模型，在各自提出的时候都取得了不错的成绩。并且相互之间也是相辅相成的关系。

3个模型比较如下：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
再往前看，在NLP中有着举足轻重地位的模型和思想还有Word2vec、LSTM等。

Word2vec作为里程碑式的进步，对NLP的发展产生了巨大的影响，但Word2vec本身是一种浅层结构，而且其训练的词向量所“学习”到的语义信息受制于窗口大小，因此后续有学者提出利用可以获取长距离依赖的LSTM语言模型预训练词向量，而此种语言模型也有自身的缺陷，因为此种模型是根据句子的上文信息来预测下文的，或者根据下文来预测上文，直观上来说，我们理解语言都要考虑到左右两侧的上下文信息，但传统的LSTM模型只学习到了单向的信息。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
ELMo采用的是双向的LSTM的架构，所以能够抓取到左右上下文的语义  
由于GPT和BERT都采用了Transformer，所有它们都是能够完成并行计算，但是由于GPT采用的是单向的，导致了每个token只能关注左侧的语境，在文献中被称为了“Transformer解码器”，而BERT采用了双向的双向的自注意机制，所以被称为了“Transformer编码器”。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 2.7 数据和TPU/GPU runtime ###

BERT的训练总共使用了33亿单词。其中25亿来自维基百科，剩下8亿来自BooksCorpus。  
![在这里插入图片描述][20200407091133734.png]  
使用2500-392000标记的样品进行fine-tune。重要的是，100K以上训练样本的数据集在各种超参数上表现出强大的性能。

每个fine-tune实验在单个云TPU上运行1小时，在GPU上需要运行几个小时不等。

结果显示，BERT优于11项NLP任务。在SQUAD和SWAG两个任务中，BERT成为第一个超越人类的NLP模型！  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
训练使用TPU完成，GPU估算如下所示。

## 2.8 BERT能够解决的实际任务类型 ##

BERT预训练了104种语言，已在TensorFlow和Pytorch中实现并开源。Clone地址：https://github.com/google-research/Bert

BERT可以针对几种类型的任务进行fine-tune。例如文本分类、文本相似性、问答、文本标签、如词性、命名实体识别等。

但是，预训练BERT是很贵的，除非使用类似于Nvidia V100这样的TPU或GPU。

BERT人员还发布了一个单独的多语种模型，该模型使用整个维基百科的100种语言进行训练，性能比单语种的低几个百分点

### 2.9 实验 ###

（1）GLUE数据集![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
上图中，(a)和(b)是序列级任务，©和(d)是词块级任务。图中E代表其输入嵌入，Ti代表词块i的语境表征，\[CLS\]是分类输出的特殊符号，\[SEP\]是分割非连续词块序列的特殊符号。  
结果：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
（2）斯坦福问答数据集SQuAD v1.1  
斯坦福问答数据集SQuAD v1.1：一种100k众包问答对的集合  
任务：给出一个问题和包含答案的来自维基百科的一个段落，任务是预测该段落中的其答案文本的跨度  
（3）命名实体识别（NER）  
数据集：CoNLL 2003命名实体识别(NER)数据集，由200k个训练单词组成，这些单词已注释为人员、组织、位置、杂项或其他(非命名实体)。

## 2.10 实践部分 ##

尝试用github上面的bert-ner中文的项目，跑了一下ner，具体操作如下：

git clone https://github.com/ProHiryu/bert-chinese-ner

然后需要将Google写的bert的源码给放到当前的文件夹下，可以采用git clone的方式

git clone https://github.com/google-research/bert

同时需要下载Google遇训练好了模型，然后放到了checkpoint文件夹里面。下载地址是：https://github.com/ProHiryu/bert-chinese-ner  
最后的文件目录树是

![在这里插入图片描述][20200407093549760.png_pic_center]  
准好了之后，就可以进行训练了：  
python BERT\_NER.py --data\_dir=data/ --bert\_config\_file=checkpoint/bert\_config.json --init\_checkpoint=checkpoint/bert\_model.ckpt --vocab\_file=vocab.txt --output\_dir=./output/result\_dir/  
最后写在output文件下面，可以找到eval\_results.txt文件，然后我们可以看到本次训练的结果如下：![在这里插入图片描述][20200407093601963.png_pic_center]

# 3. 总结 #

NLP后续方法的提出主要源于Word Embedding 存在 多义词问题，比如：bank（河岸、银行），熟悉word2vector应该很清楚为什么存在多义词问题了。

而下游 NLP 任务在使用 Word Embedding 的时候也类似图像有两种做法：（两种做法就是 18 年之前 NLP 领域里面采用预训练的典型做法）

（1）一种是 Frozen，就是 Word Embedding 那层网络参数固定不动；

（2）另外一种是 Fine-Tuning，就是 Word Embedding 这层参数使用新的训练集合训练也需要跟着训练过程更新掉。

基于上面的骚操作作用不是很大哦，故有了：ELMO、GPT等，到现在的Bert

语言模型的每一次进步都推动着NLP的发展，从Word2vec到ELMo，从OpenAI GPT到BERT。通过这些发展我们也可以洞悉到，未来表征学习（Deep learning is representation learning）将会越来越多的应用到NLP相关任务中，它们可以充分的利用目前海量的数据，然后结合各种任务场景，去训练出更为先进的模型，从而促进AI项目的落地。

# 附tf代码：[最强谷歌BERT算法][BERT] #

# 基础比较弱的，直接看bert，可能要结合这个文章一起看： #

[从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史。][Word Embedding_Bert]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dGREdGSFNEUw_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20230528/333ff0ffeb164bcebfcc50059709be7a.png
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[BERT]: https://github.com/google-research/bert
[Word Embedding_Bert]: https://mp.weixin.qq.com/s/FHDpx2cYYh9GZsa5nChi4g