BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示，从而能够更好地理解和处理自然语言。

BERT的特点和优势包括：

双向上下文表示：BERT采用双向模型，即在进行预训练时同时考虑文本中的前后上下文，而不仅仅是单向的上下文。这使得BERT能够更好地理解词语的含义和语义关系。

预训练与微调：BERT是通过预训练和微调两个阶段来完成任务。在预训练阶段，模型通过大规模的无监督学习从海量文本数据中学习通用的语言表示。在微调阶段，BERT可以通过在特定任务上进行少量的有监督学习来适应不同的NLP任务。

Transformer架构：BERT基于Transformer架构，这是一种基于注意力机制的神经网络结构，可以捕捉输入序列中不同位置之间的关系，使得模型能够更好地处理长文本。

预训练的多任务学习：BERT通过在预训练阶段同时学习多个任务，如掩码语言建模和句子对任务，从而进一步提高了模型的泛化能力。

BERT在自然语言处理领域取得了巨大的成功，成为了许多NLP任务的基础模型，例如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。其优秀的性能和强大的表达能力使得BERT成为了当前最为流行和广泛应用的NLP模型之一。不过，由于BERT模型较大，其计算和存储成本也较高，因此在实际应用中需要权衡模型的复杂性和性能需求。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from

Transformers）的工作原理主要涉及预训练和微调两个阶段

预训练阶段：

1、输入表示：在预训练阶段，BERT接受文本序列作为输入，将文本转化为词向量。不同于传统的单向模型，BERT采用了双向Transformer模型，因此在处理每个词时，它可以同时考虑前后上下文。
2、掩码语言建模（Masked Language Modeling）：在训练阶段，BERT会随机地将输入文本中的一些词掩盖起来，并要求模型根据上下文预测这些被掩盖的词是什么。这样的掩码机制可以使模型学习到更好的语义表达和上下文理解能力。
3、句子对任务（Next Sentence Prediction）：为了让BERT在理解上下文关系方面更强大，它还使用了句子对任务。在这个任务中，模型需要判断两个句子是否是原文本中的相邻句子，这有助于模型学习句子之间的关联性。

微调阶段：

1、在预训练阶段完成后，BERT可以在具体的NLP任务上进行微调。微调是指将预训练好的BERT模型迁移到特定任务上，并使用有标注的数据对模型进行有监督的训练。
2、在微调阶段，根据不同的任务，通常会在BERT模型的输出上添加一些特定的层或结构，然后通过有监督的学习来调整模型的参数，使其适应该任务。

思考

基于NLP的识别与Transformers 的泛化能力，是否可以在安全识别上会有更好的场景应用与扩展？比如与WAF的配合？

参考

BERT
Transformer模型
BERT 101 🤗 State Of The Art NLP Model Explained