BERT嵌入应该在标记或句子上进行吗？

BERT嵌入可以在标记和句子级别上进行。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它通过在大规模文本数据上进行无监督训练来学习单词和句子的表示。在使用BERT进行自然语言处理任务时，可以选择将BERT嵌入应用于标记级别或句子级别。

在标记级别上，BERT将每个输入文本划分为单词或子词，并为每个单词或子词生成对应的嵌入向量。这种方法适用于需要对文本中的每个单词或子词进行个别处理的任务，如命名实体识别、词性标注等。对于每个标记，可以使用BERT的嵌入向量作为输入特征。

在句子级别上，BERT将整个输入文本作为一个序列，并为整个序列生成一个嵌入向量。这种方法适用于需要对整个句子进行语义理解或文本分类的任务，如情感分析、文本匹配等。对于整个句子，可以使用BERT的嵌入向量作为输入特征。

无论是在标记级别还是句子级别上使用BERT嵌入，都可以通过将其作为输入特征传递给机器学习模型或深度学习模型来完成各种自然语言处理任务。

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这意味着我们需要一个标记数据集来训练模型。比如说，对于一个垃圾邮件分类器，标记数据集是一个电子邮件列表及其标签(将每封电子邮件标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”)。 ?...对于上面看到的句子分类示例，我们只关注第一个位置的输出(我们将那个特殊的 [CLS] 标记传递给它)。 ? 这个向量可以作为我们选择的分类器的输入。...因此，通过使用 Word2Vec 或 GloVe 进行预训练，可以下载单词列表及其嵌入。如下图是单词 “stick” 的 GloVe 嵌入示例(嵌入向量大小为 200) ?...语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义，给它们不同的表征 ELMo 是对每个单词使用固定的嵌入，而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。...让我们先来看看句子分类(将邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”)： ?

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【NLP专栏】图解 BERT 预训练模型！

结构总览一、前言 2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？...在 BERT 的论文发布后不久，这个团队还公开了模型的代码，并提供了模型的下载版本，这些模型已经在大规模数据集上进行了预训练。...因此，在介绍模型本身涉及的概念之前，让我们先看看如何使用 BERT。二、示例：句子分类使用 BERT 最直接的方法就是对一个句子进行分类。这个模型如下所示： ?...语境化的词嵌入，可以根据单词在句子语境中的含义，赋予不同的词嵌入。...这些模型包括 BERT Base、BERT Large，以及英语、中文和包括 102 种语言的多语言模型，这些模型都是在维基百科的数据上进行训练的。 BERT 不会将单词作为 token。

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