BERT模型在处理输入序列时,会在每个输入位置生成一个上下文向量(Context Vector),简称为CLS向量。CLS向量被用作整个输入序列的表示,捕获了文本中的主旨和结构信息。对于很多NLP任务来说,如问答、文本分类和文本生成等,CLS向量是一种非常有用的返回值。它能够提供关于整个文本的宏观信息,有助于指导模型进行下一步的处理...
首先,我们需要了解[CLS]是classification的缩写,意为分类。在BERT模型中,[CLS]符号被插入到文本的开头,用于表示整个文本的语义信息。这个符号在模型训练过程中,会学习到整个文本的语义信息,并生成一个对应的输出向量,这个向量可以作为整篇文本的语义表示。在单文本分类任务中,[CLS]的作用尤为重要。与文本中已有的其他...
CoLA:句子语义判断,是否是可接受的(Acceptable)。 对于GLUE数据集的分类任务(MNLI,QQP,QNLI,SST-B,MRPC,RTE,SST-2,CoLA),BERT的微调方法是根据[CLS]标志生成一组特征向量C,并通过一层全连接进行微调。损失函数根据任务类型自行设计,例如多分类的softmax或者二分类的sigmoid。 SWAG的微调方法与GLUE数据集类似,只...
样本一:[CLS] the man went to [MASK] store [SEP] he bought a gallon [MASK] milk [SEP], 标签:IsNext。 样本二:[CLS] the man [MASK] to the store [SEP] penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP], 标签:NotNext。 题外话 我们在输入的时候,使用[CLS] token的向量表示来预测两个句子...
首先:Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文语义向量c;语义向量c可以有多种表达方式,最简单的方法就是把Encoder的最后一个隐状态赋值给c,还可以对最后的隐状态做一个变换得到c,也可以对所有的隐状态做变换。 之后:就用另一个RNN网络对其进行解码,这部分RNN网络被称为Decoder。Decoder的RNN可以与Encoder的...
在 BERT 中,[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量,输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。 [SEP] 是 "separator" 的缩写,它通常表示句子或文档的结尾。在 BERT 中,[SEP] 对应着输入文本中最后一个词的词向量,它的作用是用来分割不同的句子。例如,在 BERT 中处理句子对时,两个句子之间...
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...
这里我要说的句子表示这一类的任务,大家经常会用到的 [CLS] 特征信息作为句子向量表示,CLS 作为 BERT/ALBERT序列信息中特殊的一个存在,在最开始设计模型的时候便考虑将其作为后续文本分类的表示,然而直接使用 CLS 的效果真的会满足我们的预期嘛?相信大家在实践的过程中都有所体会~,另外 ALBERT 和 BERT 在下游...
BERT【CLS】位置的embeding和两个实体相对应的embeding 3.将上述3个特征拼接起来,再接一个全连接层和softmax层输出关系的分类。 论文中用到的模型参数如下,感兴趣同学可以复现一下: 2) 模型结果 模型结构并不复杂,但是取得了不错的效果: 我们可以认为模型对分类任务起到关键效果的部分有3个: ...
对于文本分类任务,通常取[CLS]最终的隐藏状态代表整个句子,后面接一个简单的softmax...如下图所示,最终学习率选择了2e-5。 4.逐层递减的层学习率 进一步预训练BERT模型是在通用语料上训练的,但对于特定领域的文本分类,它们的数据分布就会不一致,所以我们可以在特征领域的文本上进行进一...