NSP: cls token位置判断A,B是不是2个连续的句子。输出就是是或者不是(0/1) MASK LM: 在mask token位置上的输出,要是原来的单词。 class BERTLM(nn.Module): """ BERT Language Model Next Sentence Prediction Model + Masked Language Model """ def __init__(self, bert: BERT, vocab_size): ""...
BERT模型的输入中,有两种特殊的 token,即 [CLS] 和 [SEP]。 [CLS]: 每个序列的第一个 token 都是[CLS],它表示的是分类标记,若我们利用BERT进行分类任务,那么[CLS]所对应的最终隐藏层输出可以被用作分类表示,将其输入到输出层后可以对目标进行分类。 [SEP]: 这是一个分隔标记。在BERT模型中,我们所说的句...
首先我们简单地假设我们有一个token,我们假设我们的字典大小(vocabulary_size) = 5, 对应的的token_id 是2,这个token所在的位置是第0个位置,我们最大的位置长度为max_position_size = 6,以及我们可以有两种segment,这个token是属于segment = 0的情况。 首先我们分别对三种不同类型的分别进行 embedding lookup的操作...
可以看到,BertTokenizer在给原始文本处理时,自动给文本加上了[CLS]和[SEP]这两个符号,分别对应在词表中的索引数字为101和102。decode()之后,也将这两个符号反向解析出来了。 token_type_ids主要用于句子对,比如下面的例子,两个句子通过[SEP]分割,0表示Token对应的input_ids属于第一个句子,1表示Token对应的input_...
我们尝试将 Bert 模型应用在 query-title 分档任务上,将 query 和 title 作为句对输入到 bert 中,取最后一层 cls 向量用做 5 分类(如上图),最后得到的结果比 LSTM-Attention 交互式匹配模型要好。虽然知道了 bert能解决这个问题,我们更好奇的是"为什么":为什么 bert 的表现能这么好?这里面有没有可解释的部...
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...
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...
BERT模型最后一层的输出。由于输入有7个tokens,所以对应有7个token的Embedding。其对应的维度为(batch_size, sequence_length, hidden_size) 输出层中第1个token(这里也就是对应 的[CLS])的Embedding,并且已被一个线性层 + Tanh激活层处理。线性层的权重由NSP作业预训练中得到。其对应的维度为(batch_size, hidde...
因为Transformer结构所决定其输入和输出的长度相等的,而且对于中文预训练模型,做法是将中文拆成一个个的字来做学习的,因此每一个token就是一个字。对于一句话,我们会在其头上加[cls]在尾部加[SEP],并且BERT是一个多任务的预训练过程,现在假设text_a是我们需要获取向量的句子,text_b为空,那么,输入:...
2.利用了BERT特征抽取后2个部分的特征:BERT【CLS】位置的embeding和两个实体相对应的embeding3.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。 预训练模型bert是一个多层双向Transformer 编码器。BERT的输入表示能够在一个token序列中表示单个文本...