是指使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对pandas数据框中的文本列进行嵌入(embedding)操作。BERT是一种预训练的自然语言处理模型,通过在大规模文本数据上进行训练,可以学习到词语的上下文语义信息。
在进行BERT字嵌入之前,需要将文本数据进行预处理,包括分词、移除停用词、标记化等步骤。然后,可以利用已经预训练好的BERT模型,通过对每个词语的嵌入向量进行求和、平均或使用其他聚合方式来得到整个句子的嵌入表示。
BERT字嵌入具有以下优势:
应用场景:
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