bert是利用transformer的结构,同时考虑word所在句子(序列)中左右两边词的信息,实现对词的表征。 关于bert的基本原理,可以参考 phynlp:bert 面试 知识点 Bert Bert 与 word2vec 的区别 如上所述,可以看成 word2vec 和 bert 都考虑了 word 的周边信息,实现对word的表征,获得word的em
一、动态与静态的区别 word2vec训练出的词向量是静态的，静态的意思是训练好过后，一个中文文本词对应...
其次，Word2Vec模型无法处理词语的多义性，即一个词语可能有多个不同的含义，而Word2Vec只能将其映射到一个固定的向量表示。此外，Word2Vec模型在处理稀有词和未登录词时效果较差，因为它需要大量的训练数据才能学习到准确的词语表示。相比之下，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于T...
简单点理解，就是word2vec的词向量，训练好后的调用方式是直接查字典的方式，取对应的词的词向量，是...
而bert的inference过程会复杂很多，会利用到上下文的信息经过transformer编码（即self-attention交互），同一...
word2vec的词向量是在一个预训练好的词表示矩阵中查某个词的表示向量。区别就在于计算前者的时候需要...
bert里面用到的是transformer的encoder，每个输入在得到其对应的输出之前都会和其他位置上的输入计算attention...
三、与word2vec区别 区别概述表 BERT动态词向量更适合需要深度语义理解的任务（如阅读理解、问答系统）。
说完了区别，再来讲一下bert与word2vec的联系，bert其实可以看作一个语言模型版的word2vec，MLM可以看...