如何在脱敏数据中使用BERT等预训练模型
前几天有朋友问了一下【小布助手短文本语义匹配竞赛】的问题，主要是两个；
如何在脱敏数据中使用BERT；
基于此语料如何使用NSP任务；
比赛我没咋做，因为我感觉即使认真做也打不过前排大佬[囧]，太菜了；不过我可以分享一下我自己的经验；
对于脱敏语料使用BERT，一般可以分为两种：
第一种就是直接从零开始基于语料训练一个新的BERT出来使用；
第二种就是按照词频，把脱敏数字对照到中文或者其他语言【假如我们使用中文】，使用中文BERT做初始化，然后基于新的中文语料训练BERT；
大家可以先看一下当时我的回复：
然后我发现很多朋友对于预训练模型其实理解的还是不深刻，很疑惑为什么在脱敏数据中也可以训练BERT等预训练模型；
其实这一点很容易理解，就像我截图中说到的：
最开始BERT是用英文语料训练出来的，然后有朋友基于中文语料开源了中文的BERT；
那么我的脱敏数字就是类似于中文的一种另外的语言，你可以看成是【X】语言，我们当然可以基于【X】语言的语料去训练一个新的BERT或者其他的预训练模型了；
有的朋友谈到了NSP任务如何去使用的问题；
很明显，在当前这个任务中是一个文本匹配的形式；
语料不是我们自己有主动的去获取的能力，所以构造一个NSP任务的格式比较困难；
但是NSP任务仅仅是一种任务形式，我们完全可以基于训练语料构造一个是否匹配的任务，可以称之为类NSP任务；
基于此，测试数据是使用不了的，因为测试数据没有label；
不过，我自己认为可以测试数据使用MLM任务，训练数据使用MLM+类NSP任务；
更加具体大家可以看我当时的回复：
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