BERT 的 Pre-train + Fine-tune 流程

BERT 的 Pre-train + Fine-tune 流程 凭借预训练阶段学到的通用语言理解能力，可高效适配多种 NLP 任务，按任务类型分类如下：

一、分类任务（判断文本属于哪种类型）

• 文本情感分析：判断评论、文章的情感倾向（正面 / 负面 / 中性），如电商评论褒贬分类。
• 主题分类：给文本划分主题类别（新闻分政治、科技、娱乐等）。
• 意图识别：识别用户查询的目的（如 “今天天气如何”→天气查询意图）。
• 垃圾文本检测：区分垃圾邮件、广告与正常文本。

二、序列标注任务（给文本每个位置打标签）

• 命名实体识别（NER）：提取文本中的人名、地名、机构名等（如 “北京是中国的首都”→北京 [地名]）。
• 词性标注（POS）：标注每个词的词性（名词、动词、形容词等）。
• 语义角色标注（SRL）：分析句子中各成分的语义角色（如 “小明吃苹果”→小明 [施事]，苹果 [受事]）。

三、问答与匹配任务（理解文本关系或生成答案）

• 问答系统（QA）：
  • 抽取式问答：从文本中直接提取答案（如 “鲁迅生于哪年？”→文本中找 “1881 年”）。
  • 阅读理解：基于给定文档回答问题（如高考语文阅读理解题）。
• 文本匹配 / 相似度计算：判断两个文本是否意思相近（如 “计算机” 和 “电脑” 是否同义）、是否属于同一话题。
• 自然语言推理（NLI）：判断两个句子的逻辑关系（如 “今天下雨” 和 “今天没出太阳”→蕴含关系）。

四、生成任务（基于输入生成新文本）

• 摘要生成：压缩长文本为短摘要（如新闻摘要、论文摘要）。
• 翻译（需结合 Seq2Seq 结构微调）：中英互译、语言翻译（BERT 原生更适合文本理解，生成任务常结合 GPT 类模型，但微调后也可做轻量翻译）。
• 文本续写 / 补全：根据前文生成后续内容（如邮件自动补全）。

五、结构化信息处理任务

• 关系抽取：从文本中提取实体间关系（如 “华为总部在深圳”→华为 [机构] - 所在地 [关系] - 深圳 [地点]）。
• 事件抽取：提取文本中的事件要素（时间、地点、参与者等），如 “张三 2023 年在上海创办公司”→事件类型 [创办]，时间 [2023 年]，地点 [上海]。

六、跨模态任务（结合文本与其他模态）

• 图文问答：结合图片和文本进行问答（如 “图片中的人在做什么？”→需文本理解 + 图像信息处理，BERT 可处理文本部分，常与视觉模型结合）。

核心优势与适配逻辑

• 适配逻辑：预训练阶段 BERT 学会了文本的语义表示（如词向量、句子向量），微调时只需在模型顶层添加任务特定层（如分类层、生成层），用少量标注数据让模型将通用语义映射到具体任务输出。
• 优势场景：尤其适合标注数据少、任务复杂的场景（如小众领域问答），因预训练阶段已积累大量语言知识，微调时 “举一反三” 能力强。

一句话总结

BERT 的预训练 + 微调模式几乎覆盖 所有 NLP 基础任务，从简单的分类到复杂的语义理解、生成，只要任务能转化为 “文本理解 + 特定输出” 的形式，就能通过微调实现高效落地。