在Bert中,Pooler是指一个特定的层,它的主要任务是对BERT模型的输出进行处理,从而得到一个固定长度的表示。Pooler输出的结果通常被称为“pooled output”或“[CLS] token”。那么,Bert的pooler_output是什么呢?Bert的pooler_output指的是通过Bert模型的Pooler层处理后得到的输出结果。这个输出是一个固定长度的向量,它...
直接使用Bert的输出,然后.pooler_output 就可以了。 BERT的最后一层的输出是一个[batch, seq_length,dim]的东西,dim通常为768。seq_length 是句子被填充后的长度,论文中说最长不能超过512。那么如何取得[cls]所对应的768维度的向量呢? 其实就是最后一层的输出的句子长度的第一个。翻译成python last_hidden[:,...
首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的[CLS]的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。 分类任务 Single Sentence Classification tasks 例如:文本分...
BERT Output BERT会针对每一个位置输出大小为hidden size的向量,在下游任务中,会根据任务内容的不同,选取不同的向量放入输出层 pooler output 例如,在诈骗邮件分类任务中,我们会将表示句子级别信息的[CLS]token所对应的向量,经过Bert Pooler放入classfier中,得到对spam/not spam分类的预测。 我们一般称[CLS]经过线性...
首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的CLS的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。
pooler_output:[CLS]符号对应的语义向量,经过了全连接层和tanh激活;该向量可用于下游分类任务。 下游任务 BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己想做的任务。比如单文本分类,transformers库提供了BertForSequenceClassification类。
2.pooler_output torch.FloatTensor类型的,[CLS]的这个token的输出,输出的大小是(batch_size, hidden_size)。 3.hidden_states tuple(torch.FloatTensor)这是输出的一个可选项,如果输出,需要指定config.output_hidden_states=True,它也是一个元组,它的第一个元素是embedding,其余元素是各层的输出,每个元素的形状是...
针对不同任务,BERT采用不同部分的输出做预测。由上图可以知道,BERT有两种输出:Pooler output(对应[CLS]位置的输出)和 Sequence output(对应的是序列中所有词的最后一层hidden输出)。 1、分类/回归任务(利用Pooler output) Single sentence Classification tasks,例如:文本分类,我想听音乐,分到音乐这个domain); ...
我们一般称[CLS]经过线性层+激活函数tanh的输出为pooler output,用于句子级别的分类/回归任务 sequence output 例如,在词性标注任务(POS Tagging)中,我们需要获得每一个token所对应的类别,因此需要将[CLS]和[SEP]中有实际意义的token输出,分别输入对应的classifier中。
pooler_output代表从最后的编码器层得到的[CLS]标记对应的嵌入表示,但进一步地通过一个线性和tanh激活函数(BertPooler)处理。 hidden_states包含从所有编码器层得到的所有标记的嵌入表示 class BertPooler(nn.Module): ...