BERT模型的基本原理和实现示例，能否详细介绍一下？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的预训练语言模型，其核心思想是通过双向Transformer结构捕捉上下文信息，为下游NLP任务提供通用的语义表示。 一、模型架构   BERT基于Transformer的编码器（Encoder）堆叠而成，摒弃了解码器（Decoder）。每个Encoder层包含：   自注意力机制（Self-Attention）：计算输入序列中每个词与其他词的关系权重，动态聚合上下文信息。   前馈神经网络（FFN）：对注意力输出进行非线性变换。   残差连接与层归一化：缓解深层网络训练中的梯度消失问题。   与传统单向语言模型（如GPT）不同，BERT通过同时观察左右两侧的上下文（双向注意力）捕捉词语的完整语义。 二、预训练任务   BERT通过以下两个无监督任务预训练模型： 1．遮蔽语言模型（Masked Language Model, MLM）   训练过程中，输入句子中一部分词会被 (MASK) 标记替换，模型需根据上下文信息预测这些被遮蔽的词。这种任务迫使模型在训练时同时考虑文本前后信息，学习更丰富的语言表征。具体操作是，随机选择 15% 的词汇用于预测，其中 80% 情况下用 (MASK) 替换，10% 情况下用任意词替换，10% 情况下保持原词汇不变。 2.下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）   旨在训练模型理解句子间的连贯性。训练时，模型接收一对句子作为输入，判断两个句子是否是连续的文本序列。通过该任务，模型能学习到句子乃至篇章层面的语义信息。在实际预训练中，会从文本语料库中随机选择 50% 正确语句对和 50% 错误语句对进行训练。 三、输入表示   BERT的输入由三部分嵌入相加组成：   Token Embeddings：词向量（WordPiece分词）。   Segment Embeddings：区分句子A和B（用于NSP任务）。   Position Embeddings：Transformer本身无位置感知，需显式加入位置编码。 四、微调（Fine-tuning）   预训练后，BERT可通过简单的微调适配下游任务：   分类任务（如情感分析）：用（CLS）标记的输出向量接分类层。   序列标注（如NER）：用每个Token的输出向量预测标签。   问答任务：用两个向量分别预测答案的起止位置。   微调时只需添加少量任务特定层，大部分参数复用预训练模型。 五、Python实现示例 （环境：Python 3.11，paddle 1.0.2， paddlenlp 2.6.1） import paddle from paddlenlp.transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # 1. 加载预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_classes=2) # 2分类任务 # 2. 准备示例数据 (正面和负面情感文本) texts = ["这部电影太棒了，演员表演出色！", "非常糟糕的体验，完全不推荐。