1.一文读懂Bert及其变种模型
2.snownlp和bert分别是翻译翻译什么?
3.神经机器翻译的优化
4.一文搞懂BPE分词算法
5.Bert之路（一）self-attention和transformer||Attention Is All You Need
6.Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

一文读懂Bert及其变种模型

       Bert及其变种模型详解

       Bert模型，全称为双向Transformer编码器，源码因其在NLP领域的机器革命性突破，近年来衍生出许多改进模型，翻译翻译如RoBERTa、源码MacBERT等。机器dtcms 源码本文将逐一介绍这些模型，翻译翻译目前涵盖Bert的源码基础原理和主要变种。

       Bert模型详解

       Bert的机器特点在于其双向编码，每个token向量都利用了上下文信息。翻译翻译与单向的源码GPT和ELMO不同，Bert在预训练阶段通过MLM（词嵌入预测）和NSP（句子关系分类）任务训练，机器利用CLS和SEP标记区分输入的翻译翻译单句或句子对。

       RoBERTa模型改进

       RoBERTa在Bert的源码基础上做了动态mask、移除NSP任务、机器增大batch size和延长训练时间等调整，实验结果显示这些改进提升了模型性能。其中，动态mask机制和更大的训练数据量尤其显著。

       MacBERT优化

       MacBERT改进了mask策略，使用近义词替换MASK，并在SOP任务上表现出优于NSP任务的优势。

       实验表明，优化MLM策略对模型性能提升更大，特别是通过调整mask策略和任务选择。

       BART的独特之处

       BART结合了双向编码和自回归解码的特点，适用于文本生成任务，如机器翻译。它通过添加噪声训练，使得模型更加健壮，且在各类下游任务中表现出色，如分类和生成任务。

       总的来说，这些模型的不断迭代是为了更好地处理文本理解和生成，预训练和Fine-tuning的策略是影响性能的关键。持续关注，获取更多模型细节和最新进展。

snownlp和bert分别是什么?

       Snownlp和BERT都是在自然语言处理领域中非常重要的工具，但它们在功能、设计以及应用场景上有着显著的区别。理解这些差异可以帮助我们更有效地选择适合特定任务的工具。

       Snownlp是一个专为中文文本处理设计的库，基于Python语言开发。它借鉴了TextBlob库，专为中文文本的常见任务提供了一套易用的接口，适合初学者使用。Snownlp的功能包括情感分析、分词、词性标注、关键词提取、mtk 6225源码文本摘要以及简单的翻译和拼音转换。

       BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于年发布的一个革命性的预训练模型。它通过大量文本数据预训练，学习语言的深层次特征，可应用于文本分类、问题回答、情感分析等任务。BERT的核心技术是Transformer架构，具有自注意力机制，能够同时处理序列中的所有元素，增强对语境的理解。与Snownlp不同，BERT在双向训练策略下工作，既考虑从左到右，也从右到左，以全面理解文本。

       Snownlp适用于快速处理和分析中文文本，特别适合小型项目，如电商平台分析用户评论的情绪。而BERT则更适合需要深度语言理解的任务，如高级翻译、摘要生成和情感分析等。尽管BERT的模型和训练要求较高，但其性能在众多NLP任务中处于领先地位。

神经机器翻译的优化

       在神经机器翻译中利用源端单语数据

       通过两种策略充分利用神经机器翻译（NMT）中的源端单语数据。第一种方法，采用自学习算法生成用于NMT训练的大规模合成平行数据。首先使用给定的双语数据构建基准机器翻译系统，然后通过该系统翻译源侧单语句子以获取更多的合成平行数据。第二种方法，使用2个NMT的多任务学习框架同时预测翻译和源侧单语句子的重新排序。将多任务学习框架应用于预测目标翻译和重新排序的源侧句子。2个NMT共享相同的编码器网络，以增强编码器模型。发现，相关性是关键，更多的单语数据并不总是提高翻译质量。

       对偶学习用于机器翻译

       对偶学习扩展了双语翻译方法，将神经机器翻译系统在两个翻译方向上训练，利用两个模型提供的回译数据进行多轮训练。该策略在无监督翻译系统构建中也表现出成功。通过强化学习在未标记数据中自动学习，对偶学习机制有效利用单语语料，减少了对平行双语数据的需求。

       利用大规模单语数据进行机器翻译

       提出了一种策略，通过三个步骤，同时利用源端和目标端的单语数据，取得更好的翻译效果。实证观察表明，ktv网页源码同时使用源端和目标端单语数据优于只使用一个领域的单语数据。向大型合成bitext添加噪声能提高NMT的准确性，通过噪声训练获得的模型进一步提高精确度。该方法在多个新闻数据集上取得了最先进的结果。

       将BERT纳入神经机器翻译

       Bert-fuse模型通过将BERT处理的表示与NMT模型的编码器和解码器进行融合，提高翻译质量。使用Transformer架构，采用预训练的BERT初始化NMT模型，或作为输入，以改进翻译性能。通过这些方法，BERT的融入增强了神经机器翻译的性能。

       数据多样化：神经机器翻译的简单策略

       数据多样化策略在向后和正向翻译任务上训练多个模型，生成一组合成训练数据，以扩充原始数据集。这是一种真正的数据增强方法，牺牲困惑度以获得更好的BLEU得分，有效提高翻译质量。

       用单语言数据改进神经机器翻译模型

       提供带有空源句的单语训练样本，或通过将目标句自动翻译成源语生成合成源语，称为回译。少量域内单语数据反向翻译可进行有效域自适应，减少过拟合，提高流畅度。这是单语数据训练有效的原因。

       神经机器翻译的半监督学习

       通过自编码器重建单词语料库，使用半监督学习方法在给定的有标签和无标签数据上联合训练源到目标和目标到源翻译模型。核心思想是在训练目标上附加一个重构术语，以利用自编码来重构观察到的单语语料。使用自编码器在单语语料上训练无监督模型，能够利用小批量随机梯度下降来训练联合模型。

       无监督神经机器翻译

       完全消除对并行数据的依赖，仅依赖单语言语料库。通过修改的注意编解码器模型，结合去噪和反向翻译策略，实现无监督训练。将无监督跨语言嵌入的工作集成到改进的注意力编码器-解码器模型中，利用固定跨语言嵌入的共享编码器，仅从单语语料库中训练系统。

一文搞懂BPE分词算法

       我最近在参加一个机器翻译比赛，主要使用基于BERT的模型。在这过程中，我对一个知识点产生了兴趣，那就是在将英语训练语料输入BERT模型之前，需要进行「BPE」（Byte Pair Encoding）的操作。作为一名算法工程师，我当然要弄清楚其中的原理。本文将带领大家快速理解BPE分词算法。

       本文分为两部分，socket源码解析内容约字，阅读时间大约8分钟：

       BPE分词算法的由来

       BPE算法[1]的目的是「使用一些子词来编码数据」，已经成为BERT等模型标准的数据预处理方式。

       在机器翻译领域，模型训练前的一个重要步骤是「构建词表」。对于英文语料，一种自然的想法是用训练语料中出现过的「所有英语单词」来构建词表，但这种方法存在两个问题：

       另外一种方式是使用单个「字符」来构建词表。英文字符个数有限，基于字符的方式可以有效缓解词表过大以及OOV的问题，但由于其粒度太细，丢失了很多单词本身所具有的语意信息。

       为了解决上述问题，基于Subword（子词）的算法被提出，其中的代表就是BPE算法，「BPE算法的分词粒度处于单词级别和字符级别之间」。比如说单词"looked"和"looking"会被划分为"look"，"ed"，"ing"，这样在降低词表大小的同时也能学到词的语意信息。

       BPE分词算法的流程

       BPE算法的核心主要分为三个部分：

       词表构建

       词表构建是BPE算法的核心，其是根据训练语料来构建BPE算法的词表。算法的整体步骤如下所示：

       下面我们通过一个例子来理解BPE词表构建的过程。假设我们目前的训练语料中出现过的单词如下，我们构建初始词表：

       值得注意的是，我们在每一个单词的后面都加入了一个新的字符<\w>来表示这个单词的结束。初始的词表大小为7，其为训练语料中所有出现过的字符。

       我们之后发现lo这个字节对在训练语料中出现频率最高，为3次。我们更新词表，将lo作为新的子词加入词表，并删除在当前训练语料中不单独出现的字符l和o。

       之后我们发现low这个字节对在训练语料中出现频率最高，为3次。我们继续组合，将low加入词表中，并删去lo。需要注意的是，由于字符w在单词newer中仍然存在，因此不予删除。

       之后我们继续这个循环过程，在词表中加入er，并删去字符r。

       我们一直循环这个过程，直到词表大小达到我们设定的期望或者剩下的字节对出现频率最高为1。

       最终我们就得到了基于训练样本构建好的词表。

       语料编码

       词表构建好后，我们需要给训练语料中的wx scanqrcode 源码单词进行编码。编码方式如下：

       以下是一个例子，假设我们现在构建好的词表为：

       对于给定的单词mountain，其分词结果为：[moun, tain]

       语料解码

       语料解码就是将所有的输出子词拼在一起，直到碰到结尾为<\w>。以下是一个例子，假设模型输出为：

       那么其解码的结果为

       总结

       在本文中，我们一起学习了BPE的分词算法，该算法是「利用子词来编码数据」，已经成为目前机器翻译领域标准的预处理方式。

Bert之路（一）self-attention和transformer||Attention Is All You Need

       原文链接：Attention Is All You Need

       摘要：本文提出了一种名为Transformer的新型简单网络架构，该架构仅基于注意力机制，而无需循环和卷积。在两个机器翻译任务上进行实验表明，这些模型在质量上更优，同时更具并行性，并且需要更少的训练时间。我们的模型在WMT 英语到德语的翻译任务中达到了.4 BLEU，比现有的最佳结果（包括集成模型）提高了2个BLEU以上。在WMT 英语到法语翻译任务中，我们的模型在八个GPU上训练了3.5天后，建立了一个新的单模型，效果为BLEU分数.8，是其他最好的模型的训练成本的仅仅一部分。我们表明，Transformer成功地应用于英语成分解析，在训练数据大且有限的情况下，可以很好地推广到其他任务。

       1 introduction

       递归神经网络，特别是长短期记忆[]和门控递归[7]神经网络，已经作为序列建模和转换问题的state-of-the-art的解决方法，诸如在语言模型和机器翻译上。自那以后，许多努力继续推进循环语言模型和编码器-解码器架构[，， ]。

       在这些模型中，循环模型通常沿着输入和输出序列的符号位置进行计算。将位置与计算时间中的步骤对齐，它们生成隐藏状态ht序列，作为先前隐藏状态ht - 1和位置t的输入的函数。然而，顺序计算的基本约束使在训练中难以并行化，当序列长度较长时这变得相当致命。

       注意力机制已经成为各种任务中很重要的一部分，允许对依赖关系进行建模，而不考虑它们在输入或输出序列中的距离[2， ]。然而，在除了少数情况之外的所有情况下，[ ]，这种关注机制经常与神经网络结合使用。

       在这项工作中，我们提出了Transformer，它不用循环，取而代之的是完全依赖attention机制来描绘输入输出之间的全局依赖。Transformer允许更大程度的并行化，并且在八个P GPUs上训练小时后，翻译质量可以达到最先进的水平。

       2 Background

       减少顺序计算的目标也是扩展神经GPU[], ByteNet []和ConvS2S [9]的基础，所有这些都使用卷积神经网络作为基本构件，并行计算所有输入和输出位置的隐藏表示。然而，这些模型在计算效率上取得显著提高，同时在某些情况下提高了模型性能。然而，顺序计算的基本约束仍然存在。

       Self-attention，有时被称为intra-attention，是一种attention机制，将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示。自我关注已经成功地应用于各种任务中，包括阅读理解、抽象概括、文本蕴涵和独立于学习任务的句子表征[ 4、、、 ]。

       然而，Transformer是第一个完全依靠self-attention来计算其输入和输出表示的转换模型，而不使用序列rnn或者卷积模型。在接下来的章节中，我们将描述Transformer，激发self-attention，并讨论其优于[ 、 ]和[ 9 ]等模型的优势。

       3 Model Architecture

       Transformer沿用encoder-decoder结构，为encoder和decoder同时使用tacked self-attention和point-wise，还有全连接层。Encoder由6个相同层堆叠而成，每一层包括两个子层：multi-head self-attention 和简单的、按位置全连接的前馈网络。Decoder也由6个相同层堆叠而成，除了包含两个子层外，还加入了一个子层可以在encoder的输出上有multi-head attention的功能。我们同样在子层周围使用残差连接和层归一化。

       3.2 Attention

       Attention函数可以描述为将query和一组key-value对映射到输出，其中query、key、value和输出都是向量。 输出为value的加权和，其中分配给每个value的权重通过query与相应key的兼容函数来计算。

       我们称我们特殊的attention为“缩放版的点积attention”。 输入由query、[公式] 维的key和[公式] 维的value组成。 我们计算query和所有key的点积、用 [公式] 相除，然后应用一个softmax函数以获得值的权重。

       在实践中，我们同时计算一组query的attention函数，将它们组合成一个矩阵Q。 key和value也一起打包成矩阵 K 和 V 。 我们计算输出矩阵为：

       3.2.2 Multi-Head Attention

       将query、key和value分别用不同的、学习到的线性映射来映射到[公式] 、 [公式] 和 [公式] 维h次效果更好，而不是用 [公式] 维的query、key和value执行单个attention函数。 我们并行执行attention函数，产生[公式] 维输出值。 将它们连接并再次映射，产生最终值。

       Multi-head attention允许模型的不同表示子空间联合关注不同位置的信息。 如果只有一个attention head，它的平均值会削弱这个信息。

       3.3 Position-wise Feed-Forward Networks

       除了attention子层之外，我们的编码器和解码器中的每个层都包含一个完全连接的前馈网络，该前馈网络单独且相同地应用于每个位置。 它由两个线性变换组成，之间有一个ReLU激活。

       3.4 Embeddings and Softmax

       与其他序列转导模型类似，我们使用学习到的嵌入将输入词符和输出词符转换为维度为dmodel的向量。 我们还使用普通的线性变换和softmax函数将解码器输出转换为预测的下一个词符的概率。

       3.5 Positional Encoding

       由于我们的模型不包含循环和卷积，为了让模型利用序列的顺序，我们必须注入序列中关于词符相对或者绝对位置的一些信息。 我们将“位置编码”添加到编码器和解码器堆栈底部的输入嵌入中。

       4 Why Self-Attention

       我们比较self-attention与循环层和卷积层的各个方面，它们通常用于映射变长的符号序列表示(x1,...,xn) 到另一个等长的序列(z1,...,zn)，其中xi,zi ∈ ℝd，例如一个典型的序列转导编码器或解码器中的隐藏层。self-attention层将所有位置连接到恒定数量的顺序执行的操作，而循环层需要O(n) 顺序操作。在计算复杂性方面，当序列长度n 小于表示维度d 时，self-attention层比循环层快。此外，我们还比较了不同层类型组成的网络中任意两个位置之间的最大路径长度。

       5 Training

       我们使用Adam优化[]，其中β1 = 0.9, β2 = 0. 及ϵ = -9。 我们在八个NVIDIA P GPU上训练我们的模型。 对于基础模型，每个训练步骤耗时约0.4秒，训练了万步或小时。 对于大型模型，每个训练步骤耗时1秒，训练了万步（3.5天）。

       6 Results

       在WMT 英语-德语翻译任务中，大型transformer模型比以前报道的最佳模型（包括集成模型）高出2.0个BLEU以上。在WMT 英语-法语翻译任务中，我们的模型的BLEU得分为.0，超过了之前发布的所有单一模型，训练成本低于先前最先进模型的1 ∕ 4 。我们的模型在训练数据大且有限的情况下，可以很好地推广到其他任务。

       7 结论

       Transformer是第一个完全基于attention的序列转导模型，用multi-headed self-attention取代了编码器-解码器架构中最常用的循环层。对于翻译任务，Transformer可以比基于循环或卷积层的体系结构训练更快。我们对基于attention的模型的未来感到兴奋，并计划将它们应用于其他任务。我们计划将Transformer扩展到除文本之外的涉及输入和输出模式的问题，并调查局部的、受限attention机制以有效处理大型输入和输出，如图像、音频和视频。让我们生成具有更少的顺序性是我们的另一个研究目标。

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

       Bert-vits2的新版本V2.1在文本转语音(TTS)项目中，引入了对中英文混合推理(mix)的支持，特别适用于技术文档或视频领域，其中包含大量英文内容。尽管早期版本(2.0及以下)不支持英文训练和推理，更新后的模型允许在本地进行混合语言的推理处理。

       以流行歌手霉霉的音频为例，首先需要克隆项目并安装相关依赖。将英文音频片段放入Data/meimei_en/raw目录，进行音频切分和识别，这里默认使用whisper模型，如需优化显存，可调整short_audio_transcribe.py。识别后的语音片段对应英文字符，然后进行标注和模型生成。

       对于英文模型，单独进行训练，中文模型与英文模型分开，因为中文与英文在语言结构、词汇和语法上差异明显。训练完成后，将中文模型加入，启动推理服务。通过设置语言为mix，Bert-vits2能够智能地在输入文本中识别中英文并选择对应模型进行推理，或者选择auto模式，系统会自动识别文本语言进行推理。

       总结来说，Bert-vits2的V2.1版本提供了强大的中英文混合推理功能，对于处理技术文本的翻译和口播任务，如跨语言检索，它能提供更准确且流畅的输出。Bert-vits2的混合推理整合包可以通过特定地址获取。

Bert与Transformer有什么区别呢？

       Bert和Transformer都是深度学习领域的 pretrained language model(预训练语言模型)，但它们在模型结构和应用上有以下几点主要区别：

1. 模型结构：

Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。

Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。

2. 预训练语料：

Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练，语料广泛且无监督。Transformer通常使用有监督的平行语料，如WMT数据集进行预训练。

Bert的预训练更广泛，可以学习到更丰富的语义知识。而Transformer得到的知识更加专业和针对性。

3. 应用领域：

Bert用于NLP下游任务更广泛，主要用于语言理解相关任务，如命名实体识别、情感分析、文本分类等。

Transformer应用于机器翻译、摘要生成、对话等生成模型更为广泛。

4. 权重共享：

Bert使用相同的参数进行多层Transformer Encoder堆叠，权重共享，模型更加简洁。

Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

总之，Bert和Transformer虽有Transformer Encoder的共同点，但实际上是两个不同的预训练语言模型，在模型结构、预训练语料、应用领域和权重共享等方面具有很大差异。根据不同的任务需求选择使用Bert或者Transformer可以获得更好的效果。 它们的创新也推动了NLP领域的蓬勃发展。 

bert是什么意思翻译？

       BERT是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的缩写，即从双向的Transformer编码器中获得的表示。BERT是一个深度学习算法，被广泛应用于自然语言处理领域，可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言。BERT使用了一种特殊的预训练方法，可以让计算机“阅读”大量的文本，从而获得一种通用的语言理解能力。BERT具有很强的适应能力，可以用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、问答系统、语言翻译等。

       BERT使用了一种特殊的神经网络模型，即Transformer模型。这种模型可以帮助计算机更好地理解文本中的上下文关系，从而更准确地完成各种自然语言处理任务。BERT使用了一种叫做“掩码语言模型”的预训练方法，让计算机在读取文本时可以更加全面和准确地理解文本的各种特征和关系。在训练过程中，BERT可以从大量的文本数据中提取出一些通用的语言特征，这些特征可以用于各种任务的执行。

       BERT已经被广泛应用于各种自然语言处理任务，使用BERT可以更快地完成各种NLP任务，并且得到更高的准确率。BERT还可以在一些特定场景下进行微调，以满足不同的数据需求。与此同时，BERT还可以捕捉到文本中的情感和情感倾向，这对舆情分析和情感识别领域非常重要。未来，BERT的应用前景还将不断拓展，在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。