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。