BERT模型输入有一点特殊的地方是在一句话最开始拼接了一个[CLS] token,如下图所示。这个特殊的[CLS] token经过BERT得到的向量表示通常被用作当前的句子表示。除了这个特殊的[CLS] token,其余输入的单词类似篇章2.2的Transformer。BERT将一串单词作为输入,这些单词多层encoder中不断向上流动,每一层都会经过 Self-Attenti...
Token embeddings: A [CLS] token is added to the input word tokensat the beginning of the first sentenceand a [SEP] token is inserted at the end ofeachsentence. 之前以为每个句子都会插入一对【CLS】和【SEP】,于是就有了第一句的【SEP】和第二句的【CLS】怎么处理的疑惑,现在看来,在多个句子里,...
一种是get_sequence_out(),获取的是整个句子每一个token的向量表示,输出shape是[batch_size, seq_length, hidden_size],这里也包括[CLS],因此在做token级别的任务时要注意它。 参考资料: 关于BERT中的那些为什么 - 知乎 (zhihu.com) 发布于 2023-10-14 22:35・IP 属地浙江 ...
由于Reimers等人之前已实验证明 context embeddings 取平均要优于[CLS] token的embedding。因而在文章中,作者都以最后几层文本嵌入向量的平均值来作为BERT句子的表示向量。 语义相似性与BERT预训练的联系 为了探究上述问题,作者首先将语言模型(LM)与掩盖语言模型(MLM) 统一为: 给定context(c)预测得到 token(x) 的概率...
由于Reimers等人之前已实验证明 context embeddings 取平均要优于[CLS] token的embedding。因而在文章中,作者都以最后几层文本嵌入向量的平均值来作为BERT句子的表示向量。 语义相似性与BERT预训练的联系 为了探究上述问题,作者首先将语言模型(LM)与掩盖语言模型(MLM) 统一为: 给定context(c)预测得到 token(x) 的概率...
在本文中,介绍了Multi-CLS BERT,这是传统集成方法的有效替代方案。 这种基于 CLS 的预测任务的新颖方法旨在提高准确性,同时最大限度地减少计算和内存需求。 通过利用具有不同参数化和目标的多个 CLS token,提出的方法无需微调集成中的每个 BERT 模型,从而实现更加简化和高效的流程。
所以就单独拿出了一个CLS Token用于表示句子的整体表征，也就是说CLS Token本身已经包含了其他Token的...
在本文中,介绍了Multi-CLS BERT,这是传统集成方法的有效替代方案。 这种基于 CLS 的预测任务的新颖方法旨在提高准确性,同时最大限度地减少计算和内存需求。 通过利用具有不同参数化和目标的多个 CLS token,提出的方法无需微调集成中的每个 BERT 模型,从而实现更加简化和高效的流程。
总之,BERT模型的返回值包含了许多重要的词汇或短语,如词向量表示、注意力权重、CLS向量、token type IDs和masking策略等。这些返回值提供了关于输入文本的丰富信息,为后续的NLP任务提供了有力的支持。通过对这些返回值的深入理解和合理利用,可以进一步挖掘BERT模型的潜力,推动自然语言处理技术的发展。
1.了解BERT的CLS向量和句子向量。 在BERT中,每个输入文本的开头被添加了一个特殊的标记\[CLS\],对应的向量称为CLS向量。另外,每个输入文本的结尾同样被添加了一个特殊的标记\[SEP\],但其向量通常不被用于表示。而句子向量则是对整个输入文本序列的所有token向量进行平均或加权求和得到的一个向量,用于表示整个句子...