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。