用bert生成中文句向量

最新推荐文章于 2025-05-24 18:53:18 发布

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文章标签： python 自然语言处理机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scbl2017/article/details/105379067

本文介绍了如何利用BERT模型将中文句子转化为向量，首先需要下载BERT及相关训练模型并启动服务，然后通过BERT客户端对句子进行向量化处理，得到的向量具有特定的维度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用bert_serving.client之前要先下载bert与训练模型，并在cmd中启动服务，才能运行以下程序，下面给出了用bert对列表里的句子进行向量化的方法，以及对应的维度。

# -*- coding:utf-8 -*-
from bert_serving.client import BertClient
# 先命令行启动服务
# bert-serving-start -model_dir C:\Users\jason\PycharmProjects\code\chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1
bc = BertClient()
li = ['中国', '美国', '澳大利亚', '张三', '李四光', '王五']
vecs = bc.encode(li)
print(vecs)
'''
[[-0.0390969   0.31393334 -0.27065212 ...  0.0390013   0.20890802
  -0.60300004]
 [-0.24806768  0.38532856 -0.52268803 ... -0.10465756  0.1740241
  -0.14918919]
 [ 0.02828223 -0.0312206  -0.32512292 ...  0.04085304 -0.16347478
   0.17889954]
 [-0.11576433  0.00136624 -0.49223953 ... -0.28085837  0.07880631
  -0.16971125]
 [ 0.01214948 -0.24585013 -0.33325458 ...  0.19059595 -0.05608995
   0.2963084 ]
 [ 0.02908353  0.04309463 -0.36560717 ...  0.08774196  0.55095494
  -0.43377402]]
'''
print("vecs类型：", type(vecs))
print("vecs维度", vecs.shape)  # vecs维度 (6, 768)
for i, vec