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Transformer的预训练语言模型。与Word2Vec不同，BERT能够同时利用上下文信息和双向上下文信息，从而
word2vec生成的词向量并聚类 我再把之前用Bert生成的词向量聚类效果放在下面对比下: 总的来说两种词向量聚类效果都还算不错。但是word2vec的不仅错误率要高(可以从图中看到美国、德国、亚洲、南方、大陆等词汇都分错了),而且有些词汇不在训练词汇中,所以无法给出词向量(比如小尾寒羊)。 训练好的文件下载地址:...
BERT的输入: 输入的部分是个线性序列,两个句子之间使用sep进行分割,在开头和结尾分别加一个特殊字符。对于每一个字符都是由三种embedding组成,位置信息embedding, 单词embedding和句子embdding,三种embedding叠加便是bert的输入。 总结 word2vec: nlp中最早的预训练模型,缺点是无法解决一词多义问题.ELMO:优点: 根据...
BERT的输入:输入的部分是个线性序列,两个句子之间使用sep进行分割,在开头和结尾分别加一个特殊字符。对于每一个字符都是由三种embedding组成,位置信息embedding, 单词embedding和句子embdding,三种embedding叠加便是bert的输入。 总结 word2vec:nlp中最早的预训练模型,缺点是无法解决一词多义问题. ELMO: 优点:根据上下文...