bert双向lstm

BERT双向LSTM是一种结合了BERT模型和双向LSTM模型的方法。在这种方法中，首先使用BERT模型对输入文本进行编码，得到每个词的上下文表示。然后，将这些上下文表示作为输入传递给双向LSTM模型，以进一步捕捉序列中的上下文信息。在双向LSTM中，正向LSTM和反向LSTM分别处理输入序列，并将它们的隐藏状态拼接在一起，形成最终的输出表示。这样，BERT双向LSTM模型可以同时考虑到每个词的上下文信息和整个序列的上下文信息，从而更好地理解文本的语义和结构。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【中篇】](https://blog.csdn.net/qq_52466006/article/details/130064014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【NLP实战】基于Bert和双向LSTM的情感分类【上篇】](https://blog.csdn.net/qq_52466006/article/details/130059597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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