bert 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wor
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...
bert词向量是随着上下文输入的不同，而给你不同的词向量表达，这就是bert词向量被称为动态的原因了。
先说word2vec，无论cbow还是skip-gram，所有参数是输入输出两个矩阵（服务器故障贴不了图）。训练得到...
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...
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...
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...
因为BERT的网络参数也是词向量的一部分，而word2vec是直接拿embedding层当词向量。用数学表示大概就是若x...