BERT在预训练阶段，需要如何处理数据集？

引言

       在BERT的预训练阶段，需要对数据集进行特定的处理，以生成适用于 Masked Language Modeling(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP）任务的数据。以下是详细的步骤和方法：

1. 原始文本数据的准备

       首先，需要收集大量的无标签纯文本数据，例如：

1.维基百科：涵盖广泛主题的百科全书式文本。
2.BooksCorpus：包含多种类型的书籍文本。
3.新闻文章、网络论坛、故事等其他来源的文本。

这些文本应该是多样化的，涵盖不同的领域，以帮助模型学习丰富的语言表示。

2. 文本的预处理

       在对文本进行预处理时，需要完成以下步骤：

2.1. 分句

目的：将文本划分为独立的句子，便于后续的NSP任务。
方法：使用句子分割工具，基于标点符号（如句号、问号、感叹号）进行分割。
注意：确保分句准确，避免将句子截断或合并。

2.2. 分词

目的：将句子划分为词或子词单元，便于模型处理。
方法：使用WordPiece分词器（BERT采用的分词方法）。
步骤：
对句子进行基本的分词处理。
使用词汇表（vocab.txt）将词映射为子词或标记。

2.3. 添加特殊标记