在这个例子中,[CLS]标记用于表示第一个句子(“我喜欢读书”)的主旨,而[SEP]标记则用于分隔两个句子。在实际应用中,我们通常会使用BERT的输入格式来处理文本数据。通过将文本转换为带有CLS和SEP标记的序列,我们可以利用BERT模型的强大功能来处理自然语言任务。值得注意的是,虽然CLS和SEP标记在BERT中起着重要的作用,但...
句对分类:将句对用“[SEP]”进行分隔,然后当成一个句子,就可以当做单句分类一样进行后续操作。 序列标注:将输入句子进行Bert训练模型进行处理后,将第一个标记[CLS]以后的所有位置对应的输出向量作为下游 BERT详解,论文笔记 Parameters=340M)。BERT的输入可以是单个句子也可以是一对句子,句子由多个token组成。Token为...
不过,这个应该是指一次输入,对于第二次输入,应该也会在输入开头插入【CLS】。 【link】
对于该任务,BERT模型除了添加[CLS]符号并将对应的输出作为文本的语义表示,还对输入的两句话用一个[SEP]符号作分割,并分别对两句话附加两个不同的文本向量以作区分,Mr_不想起床 还有两个特殊的分别是unknown和mask [UNK]标志指的是未知字符 [MASK]标志用于遮盖句子中的一些单词,将单词用 [MASK] 遮盖之后,再利用...
[SEP]语句对分类任务:该任务的实际应用场景包括:问答(判断一个问题与一个答案是否匹配)、语句匹配(两句话是否表达同一个意思)等。对于该任务,BERT模型除了添加[CLS]符号并将对应的输出作为文本的语义表示,还对输入的两句话用一个[SEP]符号作分割,并分别对两句话附加两个不同的文本向量以作区分,Mr_不想起床 ...