开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如果BERT的[CLS]可以针对各种句子分类目标进行再培训，那么[SEP]呢？

[SEP]是BERT模型中的特殊标记，用于分隔不同句子之间的文本。与[CLS]不同，[SEP]本身并不具有分类目标再培训的功能。

[SEP]的作用是在输入文本中标记不同句子的边界，以帮助BERT模型理解句子之间的关系。在BERT模型的输入中，通常将两个句子拼接在一起，用[SEP]分隔。例如，对于句子A和句子B，输入可以表示为：[CLS]句子A[SEP]句子B[SEP]。

[SEP]的存在有助于BERT模型在处理句子对任务时区分不同句子的语义。例如，句子对分类任务中，模型需要判断两个句子之间的关系，如判断是否为相似句子、是否为矛盾句子等。[SEP]的引入可以帮助模型更好地理解句子之间的语义关系。

对于[SEP]标记，腾讯云并没有特定的产品或者服务与之相关。腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等，可以满足各种云计算需求。您可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

大型语言模型：SBERT — 句子BERT

Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步，这已不是什么秘密。基于 Transformer，还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT，它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系列不同的问题（例如情感分析或问答）之外，BERT 在构建词嵌入（表示单词语义的数字向量）方面变得越来越流行。

02

BERT模型详解

1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers，即双向的Transformers的Encoder。是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型（language representation model）。 1.1 创新点预训练方法（pre-trained）：用Masked LM学习词语在上下文中的表示；用Next Sentence Prediction来学习句子级表示。 1.2 成功强大，效果好。出来之时，

03

NLP大魔王 · BERT 全解读

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来自谷歌人工智能语言研究人员发表的论文

02

Sentence-BERT详解

BERT和RoBERTa在文本语义相似度（Semantic Textual Similarity）等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时送入网络，这样会导致巨大的计算开销：从10000个句子中找出最相似的句子对，大概需要5000万(C_{10000}^2=49,995,000)个推理计算，在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务，例如聚类

02

BERT - 用于语言理解的深度双向预训练转换器

最近被 Google 的 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transfoemers）模型给刷屏了。该模型破了 NLP 界的 11 项纪录，所以这两周特意挑选这篇论文来满足好奇心。第一作者还在 Reddit 上进行了解答，具体可以戳：这里。为了方便学习，我翻译了这篇解读（只包含正文）：BERT 论文 - 第一作者的 Reddit 解读说明翻译

02

Doc Embedding-语义相似度计算

考虑本身数据集的一些特点，针对表达多样性，语言噪音，同义词，人工标注等，参考数据增强的一些做法。

01

BERT原理解读及HuggingFace Transformers微调入门

自BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer）[1]出现后，NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理，以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。

01

BERT论文解读

BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。

04

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上，已经达到了SOTA的结果。但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销：从10000个句子中找出最相似的句子对，大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算，在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。

05

BERT论文解读

BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。

00

广告行业中那些趣事系列37：广告场景中的超详细的文本分类项目实践汇总

摘要：本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍，包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型，了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目；第二部分内容是文本分类项目模型优化实践，主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践，可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一，从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗，本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流，后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。

02

BERT详解（附带ELMo、GPT介绍）

BERT全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformer，是Google以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为Transformer中的Encoder（BERT=Encoder of Transformer）

04

BERT系列RoBERTa ALBERT ERINE详解与使用学习笔记

继上一篇博客，这篇主要讲一下BERT以及BERT衍生的模型，如RoBERTa ALBERT ERINE等模型的改进与优化效果。

【论文阅读】BERT:Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding

authors:: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova container:: Proceedings of the 2019 conference of the north American chapter of the association for computational linguistics: Human language technologies, volume 1 (long and short papers) year:: 2019 DOI:: 10.18653/v1/N19-1423 rating:: ⭐⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 经典bert的模型

02

bert中 [CLS] 和 [SEP]

[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。

01

图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的

在本文中，我将进一步介绍BERT，这是最流行的NLP模型之一，它以Transformer为核心，并且在许多NLP任务（包括分类，问题回答和NER）上均达到了最先进的性能。

03

使用transformer BERT预训练模型进行文本分类及Fine-tuning

Bert 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（Bert）。和 ELMo 不同，BERT 通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示，此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。Bert 可以被微调以广泛用于各类任务，仅需额外添加一个输出层，无需进行针对任务的模型结构调整，就在文本分类，语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。

04

深度学习进阶篇-预训练模型3：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解

自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言，AR模型通过要么从前到后计算文本序列概率，要么从后向前计算文本序列概率，但不论哪种方式的建模，都是单向的。即在预测一个单词的时候无法同时看到该单词位置两边的信息。假设给定的文本序列$x=(x_1, x_2, ..., x_n)$，其从左到右的序列生成概率为：

06

预训练句子表征——【EMNLP 2019】Sentence-BERT

在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向量检索等）需要训练优质的句子表示向量，模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度，从而决定其匹配分数。尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能，但其自身导出的句向量（【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均）质量较低。由于BERT输出token向量预训练中，后面接的的分类的任务。所以其实输出token向量并不适合作为生成句子表示。美团一篇论文中提到，发现以这种方式编码，句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对，并将此称为BERT句子表示的“坍缩（Collapse）”现象：

02

【EMNLP 2019】Sentence-BERT

在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向量检索等）需要训练优质的句子表示向量，模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度，从而决定其匹配分数。尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能，但其自身导出的句向量（【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均）质量较低。由于BERT输出token向量预训练中，后面接的的分类的任务。所以其实输出token向量并不适合作为生成句子表示。美团一篇论文中提到，发现以这种方式编码，句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对，并将此称为BERT句子表示的“坍缩（Collapse）”现象：

02

用深度学习做命名实体识别(六)-BERT介绍

BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。

00

使用transformer BERT预训练模型进行文本分类及Fine-tuning

Bert 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（Bert）。和 ELMo 不同，BERT 通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示，此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。Bert 可以被微调以广泛用于各类任务，仅需额外添加一个输出层，无需进行针对任务的模型结构调整，就在文本分类，语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。

02

【中文版 | 论文原文】BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型，意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)。不同于最近的语言表征模型(Peters等，2018; Radford等，2018)，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。

03

NLP历史突破！谷歌BERT模型狂破11项纪录，全面超越人类！

谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类！并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。

04

【机器学习】李宏毅——自监督式学习

首先需要介绍什么是自监督学习。我们知道监督学习是有明确的样本和对应的标签，将样本丢进去模型训练并且将训练结果将标签进行比较来修正模型，如下图：

02

常识知识确能被捕获，西湖大学博士探究BERT如何做常识问答

预训练上下文化语言模型（例如 BERT）的成功激发了研究人员探索此类模型中的语言知识，以解释下游任务的巨大改进。尽管先前的研究工作展示了 BERT 中的句法、语义和词义知识，但在研究 BERT 如何解决常识问答（CommonsenseQA）任务方面做的工作还很少。

02

手把手教你完成句子分类，最好上手的BERT初级使用指南

过去几年里，机器学习语言处理模型的发展十分迅速，已经不再局限于实验阶段，而是可以应用于某些先进的电子产品中。

02

【NLP】初次BERT使用者的可视化指南

用可视化的方式演示了如何用Bert来做一个句子分类的应用，每一步都有非常详细的图解，特别的清楚。

01

【干货】BERT模型的标准调优和花式调优

自去年 BERT 论文发出，正巧半年，不光各大榜单上尽是 BERT 之名，最近公布 NAACL 最佳长论文也给了 BERT，正所谓实至名归。

01

【论文笔记】融合标签向量到BERT：对文本分类进行改进

论文简介：融合标签嵌入到BERT：对文本分类进行有效改进论文标题：Fusing Label Embedding into BERT: An Efficient Improvement for Text Classification 论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-acl.152.pdf 论文作者：{Yijin Xiong etc.}

01

tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。

04

5 分钟入门 Google 最强NLP模型：BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

03

NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型：BERT-基于pytorch

Author-作者 Junseong Kim, Scatter Lab License-协议 This project following Apache 2.0 License as written in LICENSE file 本项目基于Apache2.0协议

03

BERT烹饪之法：fintune 的艺术

BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪，则 finetune 便是烹饪之法，猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉，里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune，也就有各种料理之法。

01

BERT中的黑暗秘密

2019年可以被称为NLP的Transformer之年：这种架构主导了排行榜并激发了许多分析研究。毫无疑问，最受欢迎的Transformer是BERT(Devlin, Chang, Lee， & Toutanova, 2019)。除了其众多的应用，许多研究探索了各种语言知识的模型，通常得出这样的结论，这种语言知识确实存在，至少在某种程度上(Goldberg, 2019; Hewitt & Manning, 2019; Ettinger, 2019)。

03

可视化教程开启BERT之旅

翻译自Jay Alammar 的文章：A Visual Guide to Using BERT for the First Time。

03

从 Sentence-BERT 谈句子表征

在之前那篇 NLP 表征的历史与未来[1] 里，我们几乎从头到尾都在提及句子表征，也提出过一个很重要的概念：“句子” 才是语义理解的最小单位。不过当时并没有太过深入细节，直到做到文本相似度任务时才发现早已经有人将其 BERT 化了。

01

nlp模型-bert从入门到精通（一）

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

03

BERT详解

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个语言表示模型(language representation model)。它的主要模型结构是trasnformer的encoder堆叠而成，它其实是一个2阶段的框架，分别是pretraining，以及在各个具体任务上进行finetuning。

05

BERT中的词向量指南，非常的全面，非常的干货[通俗易懂]

在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。

01

【论文笔记】Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Tr

对话状态跟踪 (DST) 中一个重要但很少被解决的问题是动态 ontology（如电影、餐馆）和 unseen 的插槽值的可扩展性。以前的方法通常依赖于 n 格枚举或槽标记输出的候选生成，这可能遭受错误传播而导致效率低下。

03

【论文解读】A Survey on Visual Transformer及引文理解

A Survey on Visual Transformer阅读，以及自己对相关引文的理解。

02

内存用量1/20，速度加快80倍，腾讯QQ提出全新BERT蒸馏框架，未来将开源

BERT 已经被验证是解决口语化短文本语义量化的极为有效的工具，对于口语化人机交互系统如 FAQ、语音助手等产品意义重大。但受限于模型的高复杂度和高计算量，其产业线上应用进展不如预期，尤其很难满足像 QQ、QQ 空间等亿级用户量产品对性能的需求。

03

XLNet团队：公平对比，BERT才会知道差距！

我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。

02

掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（1）

BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的革命性自然语言处理 (NLP) 模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言的上下文和细微差别。在本文[1]中，我们将带您踏上从 BERT 基础知识到高级概念的旅程，并配有解释、示例和代码片段。

01

SpanBERT：提出基于分词的预训练模型，多项任务性能超越现有模型！

作者 | Mandar Joshi, Danqi Chen, Yinhan Liu, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer, Omer Levy

02

BERT总结：最先进的NLP预训练技术

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果，包括问答(SQuAD v1.1)、自然语言推理(MNLI)等，在机器学习社区中引起了轰动。

02

广告行业中那些趣事系列15：超实用的基于BERT美团搜索实践

摘要：本篇主要学习和分析BERT在美团搜索排序中的项目实践。首先介绍了业务背景，主要对比了美团搜索业务场景和我们的应用场景；然后讲了下计算query和doc相关性的方法，主要包括计算字面相关性和计算语义相关性，重点介绍了基于BERT的语义相关性内容；最后也是本篇的重点，分析了美团搜索排序项目实践以及对我们业务的思考，其中包括数据样本增强、BERT领域适配、模型轻量化、联合训练和排序服务架构优化等一系列眼花缭乱但是又极具工程价值的优化操作，对于我们有极大的工程借鉴价值。

04

NLP-BERT 谷歌自然语言处理模型：BERT-基于pytorch

从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT，全都是对预训练的语言模型的应用。 BERT这个模型与其它两个不同的是它在训练双向语言模型时以减小的概率把少量的词替成了Mask或者另一个随机的词。我个人感觉这个目的在于使模型被迫增加对上下文的记忆。至于这个概率，我猜是Jacob拍脑袋随便设的。增加了一个预测下一句的loss。这个看起来就比较新奇了。 BERT模型具有以下两个特点：第一，是这个模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024，而之前的Transformer模型中间层有2048。这似乎又印证了计算机图像处理的一个观点——深而窄比浅而宽的模型更好。第二，MLM（Masked Language Model），同时利用左侧和右侧的词语，这个在ELMo上已经出现了，绝对不是原创。其次，对于Mask（遮挡）在语言模型上的应用，已经被Ziang Xie提出了（我很有幸的也参与到了这篇论文中）：[1703.02573] Data Noising as Smoothing in Neural Network Language Models。

01

NLP新秀：BERT的优雅解读

恰逢春节假期，研究了一下BERT。作为2018年自然语言处理领域的新秀，BERT做到了过去几年NLP重大进展的集大成，一出场就技惊四座碾压竞争对手，刷新了11项NLP测试的最高纪录，甚至超越了人类的表现，相信会是未来NLP研究和工业应用最主流的语言模型之一。本文尝试由浅入深，为各位看客带来优雅的BERT解读。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭