BERT中的CLS效果怎么样

最新推荐文章于 2025-03-25 21:44:43 发布
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分类专栏： 工程实践 文章标签： bert 自然语言处理 深度学习
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首先BERT中的CLS向量是通过自注意力机制将所有token向量加权求和，
原论文中这样说：每个序列的第一个标记始终是特殊分类嵌入（[CLS]）。该特殊标记对应的最终隐藏状态（即， Transformer 的输出）被用作分类任务中该序列的总表示。对于非分类任务，这个最终隐藏状态将被忽略。
那么如果是将该序列分类，用CLS接一个全连接是不错的选择；如果要提取sentence embedding，其效果还不如所有token embedding然后池化操作（mean or max），还有一个比较不错的trick，就是token embedding加cnn然后max pooling

BERT CLS
强化学习曾小健
12-17 1374
[CLS]就是classification的意思，可以理解为用于下游的分类任务。 主要用于以下两种任务： 单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，如下图所示。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。 语句对分类任务：该任务的实际应用场景包括：问答（判断一个问题与一个答案是否匹配）、语句匹配（两句话是否表达同一个意思）等。对于该..
模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch代码学习-模型结构
CuriousLiu的博客
11-20 3628
Reference：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch代码学习-模型结构 baseDir：Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/models/ 目录 ./models/bert.py学习 ./models/bert.py学习 这里的文本分.
bert_bert词向量_BERT_
09-28
主要是调用bert实现词向量的转换，生成新的词向量，之后将词向量作为入参对接其他的模型
还在用[CLS]？从BERT得到最强句子Embedding的打开方式！.rar
10-18
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[CLS] Token 在 ViT（Vision Transformer）中的作用与实现
最新发布
weixin_46044901的博客
03-25 1208
在 ViT 中，输入图像被划分为多个固定大小的 Patch（如 16×1616 \times 16 像素），然后每个 Patch 被投影到一个 DD 维的特征向量空间，形成 Token 序列。，这样 [CLS] Token 就能聚合所有 Patch Token 的信息。在每一层 Transformer 中，[CLS] Token 作为 Query，与所有 Token（包括自己）进行注意力计算。[CLS] Token 在 ViT 中是关键组件，决定了模型的分类性能，但研究也表明它并非唯一的最佳选择。
【自然语言处理NLP】Bert中的特殊词元表示
weixin_44624036的博客
06-10 2289
【自然语言处理NLP】Bert中的特殊词元表示
Bert论文学习笔记
Lys6142021的博客
06-15 1307
学习BERT论文时的笔记
Bert 中[CLS]的意义
xiaomi5410的博客
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BERT 【CLS】意义
BERT的[CLS]有什么用
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qq_42189083的博客
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bert中的cls和sep等等
weixin_43977748的博客
06-20 1万+
一般我们就用训练集出一个模型，然后可以在其他的代码里读取这个模型来使用。其他的代码就是所谓的下游任务（比如·什么分类、NER什么的）。BERT只是出一个词向量，这个向量不接任务你也看不出什么东西。这种分开训的就叫pipline，如果bert和下游任务一起训就叫end-to-end BERT 的输入可以包含一个句子对 (句子 A 和句子 B)，也可以是单个句子。此外还增加了一些有特殊作用的标志位：转载 [CLS] 标志放在第一个句子的首位，经过 BERT 得到的的表征向量 C 可以用于后续的分类任务。 [SE
BERT中CLS效果真的好嘛？这篇文章告诉你答案
zenRRan的博客
02-03 3731
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！作者信息Elesdspline目前从事NLP与知识图谱相关工作。来自：AI自然语言处理与知识图谱  要说自然语言处理在18年最夺目闪耀的是什么事情...
使用Bert等各种预训练模型处理下游中文任务.zip
01-07
3. **输入编码**：将中文句子转化为BERT可接受的输入格式，即添加特殊标记 `[CLS]` 和 `[SEP]`，并进行Tokenization和Padding。 4. **模型微调**：将编码后的句子输入到BERT模型中，获取句子对的表示，然后通过一个...
模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch代码学习-构建数据，数据Iter类
CuriousLiu的博客
11-20 3895
Reference：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch代码学习-构建数据集类 baseDir：Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/utils.py 目录 ./utils.py学习 ./utils.py学习 utils.py中主要是..
【NLP】bert中的[CLS]甚意思？
zkq_1986的博客
08-30 1万+
bert论文中提到：“GPT uses a sentence separator ([SEP]) andclassifier token ([CLS]) which are only introducedat fine-tuning time; BERT learns[SEP], [CLS] and sentence A/B embeddingsduring pre-training.” ...
BERT模型的输出格式探究以及提取出BERT 模型的CLS表示，last_hidden_state[:, 0, :]用于提取每个句子的CLS向量表示
每天八杯水的博客
12-04 2242
最近使用自己的数据集对bert-base-uncased进行了二次预训练，只使用了MLM任务，发现在加载训练好的模型进行输出CLS表示用于下游任务时，同一个句子的输出CLS表示都不一样，并且控制台输出以下警告信息。说是没有这些权重。
bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思？
weixin_42607969的博客
01-07 7609
[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号，在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。 [CLS] 是 "classification" 的缩写，在文本分类任务中，它通常表示句子或文档的开头。在 BERT 中，[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。 [SEP] 是 "separator" 的缩写，它通常表示句子或文档的结...
BERT模型的特殊标记（Special Tokens）[PAD]、[CLS]、[SEP]、[UNK]
Drug discovery
04-06 4880
在BERT模型中，这些特殊标记是必不可少的，因为它们能够帮助模型区分输入序列的不同部分，进而更好地理解和处理文本数据。这些是BERT模型中的特殊标记（Special Tokens）。
bert中 [CLS] 和 [SEP]怎么使用
huaishitou的专栏
07-04 3223
在BERT中，`[CLS]` 和 `[SEP]` 是特殊的标记（tokens），用于表示句子的开始和结束，或者在处理多个句子时进行分隔。在训练过程中，BERT学会将`[CLS]`标记用于句子分类任务，例如情感分析。在处理多个句子时（例如，在问答任务或自然语言推理任务中），`[SEP]`应放置在每个句子的结尾。总之，使用`[CLS]`和`[SEP]`标记的关键在于确保它们分别出现在输入序列的开头和句子的末尾。要注意的是，在处理单个句子时，也需要在句子末尾添加一个 `[SEP]` 标记。
bert 中文问答匹配
03-19
### 使用 BERT 实现中文问答匹配的方法 实现基于 BERT 的中文问答匹配通常涉及以下几个方面：数据预处理、模型架构设计以及微调策略。以下是具体方法： #### 数据预处理 为了使 BERT 能够有效应用于中文问答匹配任务，需要对原始数据进行一系列的预处理操作。这包括分词、编码转换以及构建适合 BERT 输入格式的数据结构。 1. **分词** 中文文本不像英文那样有自然的空格分割单词，因此需要借助工具（如 Jieba 或者 Hugging Face 提供的 `BertTokenizer`）来完成分词工作[^3]。 2. **序列化与填充 (Padding)** 将问题和候选答案拼接为 `[CLS] 问题 [SEP] 候选答案 [SEP]` 的形式，并将其转化为 token ID 序列。如果长度不足，则通过 padding 补齐至固定长度；超出部分则截断[^4]。 #### 模型架构设计 在实际应用中，可以采用两种主要方式利用 BERT 进行问答匹配：双塔模型或者单流模型。 1. **双塔模型** 双塔模型分别独立地对问题和答案进行编码，最终计算两者之间的相似度得分。这种方法的优点在于推理阶段效率较高，因为可以在离线状态下提前生成所有可能的回答向量表示[^5]。 2. **单流模型** 单一流程直接将问题和潜在答案一起送入同一个 Transformer 层中联合建模它们的关系。这种方式能够捕捉更复杂的交互特征，但在线服务时可能会稍微慢一些[^6]。 #### 微调策略 对于特定领域内的 QA 配对任务来说，仅依靠预训练好的通用版 BERT 并不足以达到最佳效果，还需要针对目标场景做进一步 fine-tuning。 1. **Fine-Tune 流程概述** - 准备好标注过的配对样本集合作为新的训练集； - 设置 batch size 和 epoch 数目等超参数； - 执行前向传播的同时开启反向梯度更新机制调整内部权重矩阵直至收敛为止[^7]。 2. **Loss Function 定义** 根据业务需求选取合适的损失函数类型，比如二元交叉熵适用于判断两句话是否构成正确的一问一答关系的情况；而多类别 Softmax 则更适合于从多个选项里挑选最优解的情形[^8]。 ```python from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast import torch tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) def prepare_data(question, answer): encoding = tokenizer.encode_plus( question, answer, max_length=512, truncation=True, padding='max_length', return_tensors="pt" ) return { 'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(), 'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten() } data = [ ("今天天气怎么样？", "很好，阳光明媚"), ("谁发明了电话？", "亚历山大·贝尔") ] for q, a in data: inputs = prepare_data(q, a) labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0) # 正确配对标签设为1 outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss logits = outputs.logits ``` --- ###
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