词的分布式表示法:将词表示为低维度、稠密的向量,主要是通过神经网络训练语言模型得到,如word2vec、glove、BERT等。 2.2 Word2vec2.2.1 Word2vec的训练方法 顾名思义Word2Vec就是把单词转换成向量,它本质上是一种单词聚类的方法,是实现单词语义推测、句子情感分析等目的一种手段。 Word2Vec 有两种训练方法:用语...
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，而词嵌入模型是NLP中的基础模型之一。词嵌入模型能够将文本中的词语映射到低维向量空间中，从而捕捉到词语之间的语义关系。在词嵌入模型中，Word2Vec和BERT是两个备受关注的模型。本文将对这两个模型进行对比研究，探讨它们在词嵌入任务中的优劣势。首先，我们...
bert主要利用transformer结构,实现基于上下文的word表征,bert预训练得出的embedding table,同样可以作为一个静态的向量表征方法,可以看做是基于大量语料训练后学习到词的共性(平均)表征。 相比于word2vec训练得到的embedding table,没有利用周围词的信息(bert中周围词的信息是通过transformer中的注意力结构实现编码的,embeddin...
例如,对于需要理解句子内部关系的任务,BERT可能是一个更好的选择;而对于需要捕获单词之间关系的任务,Word2Vec可能会更合适。此外,我们还可以尝试结合多种预训练模型来提高性能。总之,BERT作为一种强大的预训练模型已经在自然语言处理领域取得了显著的成功。通过比较BERT与Word2Vec和ELMO,我们可以更好地理解BERT的优势和...
在NLP自然语言处理学习或者发展过程中,在13年word2vec word embedding后,人们发现一个单词通过Word Embedding表示,很容易找到语义相近的单词,但单一词向量表示,不可避免一词多义问题。于是迎来Google的ELMO transformer BERT等动态表征模型,BERT模型更是刷新了GLUE benchmark的11项测试任务最高记录。
转换、标准化等操作(做0均值1方差),保证输出与输入长度相同。BERT就是组装了多个Transformer的神经网络模型。在做微调的时候,就是拿以bert预训练模型初始化向量,再训练bert进行向量微调...:Masked LM和Next Sentence Prediction。前者是随机遮住句子中的一部分词,根据剩余词汇预测这些词是什么;后者是给定两个句子,预测...
BERT的输入:输入的部分是个线性序列,两个句子之间使用sep进行分割,在开头和结尾分别加一个特殊字符。对于每一个字符都是由三种embedding组成,位置信息embedding, 单词embedding和句子embdding,三种embedding叠加便是bert的输入。 总结 word2vec:nlp中最早的预训练模型,缺点是无法解决一词多义问题. ...
模型假设:作句子级别的连续性预测任务,即预测输入 BERT 的两端文本是否为连续的文本。训练的时候,输入模型的第二个片段会以 50% 的概率从全部文本中随机选取,剩下 50% 的概率选取第一个片段的后续文本。 这可以看作是句子级负采样,即首先给定的一个句子(相当于 Word2Vec 中给定 context),它下一个句子或者为正...
word2vec训练出的词向量是静态的，静态的意思是训练好过后，一个中文文本词对应一个向量值，永远不会...
与word2vec对比起来，bert的动态词向量就容易理解了。bert在训练时，任务之一是MLM（Mask Language Model...