BERT 输出：句向量，字符向量

最新推荐文章于 2024-10-23 20:37:00 发布
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本文详细介绍了BERT模型中两种获取句向量的方法：通过get_sequence_output获取每个token的输出，适用于seq2seq或NER任务；通过get_pooled_output获取整个句子的输出，即[CLS]对应的hidden vector，适用于句级任务。

有什么区别？BERT输出的句向量是什么样的？

output_layer = model.get_sequence_output()# 这个获取每个token的output 输出[batch_size, seq_length, embedding_size] 。如果做seq2seq 或者ner 用这个

output_layer = model.get_pooled_output() # 这个获取句子的output：输出[batch_size, embedding_size] ，为 [CLS] 对应的那个hidden vector

输出长度？
BERT输入句子长度不固定，但输入BERT前做数据处理会把他们的长度统一，短句子在后面补零，所以BERT输出长度固定，最大为512个词.

Bert输入与输出
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图解BERT模型
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