BERT - 段嵌入（Segment Embedding）

1. 段嵌入（Segment Embedding）的作用

在BERT模型中，段嵌入的主要作用是区分不同的句子。具体来说：

• 单句任务：所有位置的段嵌入都是0。

• 句子对任务：第一个句子的所有位置使用段嵌入0，第二个句子的所有位置使用段嵌入1。

此外，BERT模型还可能需要处理填充（padding）的情况。为了区分填充部分和其他部分，可以引入一个额外的段嵌入索引。

2. 为什么是nn.Embedding(3, d_model)

self.seg_emb = nn.Embedding(3, d_model)定义了、的是一个段嵌入层，其中：

• 3：表示段嵌入的索引范围，即[0, 1, 2]。

  • 0：用于第一个句子。

  • 1：用于第二个句子。

  • 2：用于填充（padding）部分。

3. 代码中的具体实现

在BERTDataset类的__getitem__方法中，段嵌入的使用如下：

seg_ids = [0]*(len(sent1_ids)+2) + [1]*(len(sent2_ids) + 1)

• sent1_ids：第一个句子的词索引列表。

• sent2_ids：第二个句子的词索引列表。

• seg_ids：段嵌入的索引列表。

  • 第一个句子的所有位置使用0。

  • 第二个句子的所有位置使用1。

  • [CLS]和[SEP]标记分别在句子的开头和结尾，它们的段嵌入索引也分别是0和1。

在处理填充时，seg_ids会被填充到最大序列长度max_length：

seg_ids = self.pad_to_seq_len(seg_ids, 2)

• self.pad_to_seq_len方法会将seg_ids填充到max_length，填充的部分使用索引2。

4. 为什么使用索引2作为填充

在BERT模型中，填充部分（padding）通常需要一个特殊的标记，以区分有效输入和无效输入。在你的代码中，选择2作为填充的段嵌入索引，主要是为了与句子的段嵌入索引（0和1）区分开来。这样，模型可以清楚地识别哪些部分是填充的，哪些部分是有效的输入。