自监督学习中的掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）原理与实现细节

题目描述
掩码语言模型（MLM）是自监督学习在自然语言处理（NLP）领域的核心方法之一，广泛应用于预训练模型（如BERT）。其核心思想是：随机掩盖输入文本中的部分词汇，让模型根据上下文预测被掩盖的词汇。这一过程无需人工标注数据，通过利用文本自身的内在结构进行训练。

解题过程循序渐进讲解

1. 输入文本预处理

   • 原始文本（例如："深度学习算法很有趣"）首先被转换为词汇索引序列。假设词汇表为{"深":1, "度":2, "学":3, "习":4, "算":5, "法":6, "很":7, "有":8, "趣":9}，则输入序列为[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。
   • 掩码操作：随机选择一定比例（如15%）的词汇替换为特殊标记[MASK]。例如，若"习"和"很"被选中，则序列变为[1,2,3,[MASK],5,6,[MASK],8,9]。

2. 模型结构设计

   • MLM通常基于Transformer编码器构建。输入序列中的每个词（包括[MASK]）通过嵌入层转换为向量表示，并加入位置编码以保留顺序信息。
   • Transformer层通过自注意力机制计算每个位置的上下文相关表示。例如，[MASK]位置（第4个词）的向量会聚合序列中所有其他词的信息。

3. 预测被掩码词汇

   • 模型输出层是一个线性变换加Softmax函数，将每个掩码位置的隐藏向量映射到整个词汇表上的概率分布。
   • 以上文为例：
     • 第4个位置（原词"习"）的输出概率分布中，"习"对应的概率应较高；
     • 第7个位置（原词"很"）的概率分布中，"很"应显著。
   • 损失函数通常使用交叉熵，比较预测分布与真实标签（被掩盖的词）的差异。

4. 训练优化技巧

   • 部分掩码策略：为避免[MASK]标记在训练与推理时的不匹配，BERT进一步优化了掩码方式：
     • 80%的概率替换为[MASK]（如"习"→[MASK]）；
     • 10%的概率替换为随机词（如"习"→"球"）；
     • 10%的概率保留原词（如"习"不变）。
   • 这一策略强制模型同时学习上下文推理和噪声抵抗能力。

5. 自监督的意义

   • MLM无需外部标注，仅利用文本自身生成标签（被掩盖的词即为标签）。
   • 通过大量文本预训练，模型学会语言的内在规律，生成的通用表示可迁移至下游任务（如文本分类、问答）。

关键点总结

• MLM的核心是“完形填空”式预训练，通过掩码构造代理任务。
• Transformer的自注意力机制能有效捕捉双向上下文信息。
• 部分掩码策略增强了模型的鲁棒性和泛化能力。