2. 如何使用bert的詞向量
3.直接使用bert原始碼生成詞向量
bert本質上是乙個兩段式的nlp模型。第乙個階段叫做：pre-training，跟wordembedding類似，利用現有無標記的語料訓練乙個語言模型。第二個階段叫做：fine-tuning，利用預訓練好的語言模型，完成具體的nlp下游任務。
傳統的句向量採用詞向量的方式求加權平均，無法解決一詞多義對句子的影響，bert向量由於包含了上下文資訊，從理論來看要比傳統方法好。
其中extract_features.py檔案為bert句向量生成檔案
8layers： 是輸出那些層的引數，-
1就是最後一層，-
2是倒數第二層，一次類推
max_seq_length： 是最大句子長度，根據自己的任務配置。如果你的gpu記憶體比較小，可以減小這個值，節省儲存
輸出結果為(none,768)
{
"linex_index":1
,"features":[
{"token"
:"[cls]"
,"layers":[
{"index":-
1,"values":[
-0.2844
,0.450896
,0.285645
,0.421341
,0.411053,.
..
用bert生成中文句向量
coding utf 8 from bert serving.client import bertclient 先命令列啟動服務 bert serving start model dir c users jason pycharmprojects code chinese l 12 h 768 a ...
keras 生成句子向量 詞向量 詞向量評估方法
作者 一句話概述鏈結原始碼資料詞向量評估方法cornellacl 2015 得出兩個結論 詞向量是在大規模語料上訓練出來的中間產物。本文是對如何評估word embeding的質量的乙個綜述。詞向量提供語法 語義資訊。目前評估詞向量的方法可以分為兩類 通過亞馬遜勞務眾包平台 amazon mecha...
bert得到向量
from bert demo import modeling from bert demo import tokenization import numpy as np import tensorflow as tf class bert vec def init self graph self.i...