wordvect嵌入和bert嵌入的区别

Word2Vec 嵌入和 BERT 嵌入之间有几个关键区别：

1. 训练方式：

   • Word2Vec：Word2Vec 是一个基于神经网络的词嵌入模型，它通过训练一个浅层的神经网络来学习单词的分布式表示。它有两种训练方式：连续词袋模型（CBOW）和Skip-gram 模型，分别通过预测上下文词汇或者预测目标词汇来学习单词嵌入。
   • BERT：BERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型。它通过使用大规模的无标注文本数据来进行预训练，通过掩盖和预测输入句子中的一部分来学习上下文感知的单词嵌入。

2. 上下文感知性：

   • Word2Vec：Word2Vec 嵌入是基于局部窗口上下文的，每个单词的嵌入只考虑了它周围的几个单词，因此它们可能无法捕捉到单词的整体语义和上下文信息。
   • BERT：BERT 嵌入是基于整个句子的上下文来计算的，它能够更好地理解单词在句子中的语义和语境。BERT 使用双向 Transformer 模型来同时考虑一个单词左侧和右侧的上下文信息，因此能够更全面地捕捉单词的含义。

3. 任务特定性：

   • Word2Vec：Word2Vec 嵌入通常用于各种自然语言处理任务的特征表示，例如文本分类、命名实体识别等，但它们通常需要在特定任务上进行微调以获得最佳性能。
   • BERT：BERT 嵌入经过大规模预训练，通常可以直接用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、问答等，而且通常不需要太多的微调即可获得很好的性能。

下面是使用 Python 中的 Gensim 库来展示 word2vec 和 Hugging Face Transformers 库来展示 BERT 的示例代码：

Word2Vec 嵌入示例：