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如何从bert finetuned模型中获取嵌入？

从bert finetuned模型中获取嵌入可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模型：首先，需要导入相关的Python库，如transformers和torch。然后，加载已经finetuned的BERT模型，可以使用Hugging Face提供的transformers库来加载预训练的BERT模型。
准备输入数据：将待嵌入的文本数据进行预处理，包括分词、编码等操作。可以使用transformers库中的tokenizer来实现这一步骤。
获取嵌入向量：使用加载的BERT模型对预处理后的文本数据进行前向传播，得到模型的输出。BERT模型的输出包括多层的隐藏状态，可以选择其中的某一层作为嵌入向量。一般来说，倒数第二层的隐藏状态在许多任务中表现较好。
应用嵌入向量：得到嵌入向量后，可以将其应用于各种自然语言处理任务中，如文本分类、命名实体识别、文本相似度计算等。可以使用加载的BERT模型的分类头部或添加额外的层来适应具体任务。

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