Bert词向量较word2vec优势

Bert词向量相较于word2vec有以下几个优势：

1. 上下文感知：Bert能够更好地理解词语的上下文含义，因为它是基于Transformer模型的，能够考虑到词语在句子中的位置和周围的词语。相比之下，word2vec只能通过窗口大小内的上下文来推断词语的含义。

2. 多义词处理：Bert能够处理多义词，因为它能够根据上下文来确定词语的具体含义。而word2vec只能为每个词语生成一个固定的向量表示，无法区分不同的含义。

3. 预训练模型：Bert是通过大规模的无监督预训练来学习词向量，可以更好地捕捉语言的语义和句法结构。而word2vec则是通过简单的上下文窗口来训练，无法获得如此丰富的语言知识。

4. 适应性强：Bert的预训练模型可以通过微调来适应各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。而word2vec只能用于词语相似度计算和聚类等简单任务。

5. 多语言支持：Bert可以用于多语言任务，因为它的预训练模型可以在多种语言上进行训练。而word2vec只能用于单一语言的任务。

总之，Bert词向量相较于word2vec在上下文感知、多义词处理、预训练模型、适应性和多语言支持等方面具有更大的优势。