BERT中CLS的作用

在BERT中，[CLS]（即分类标记）是一个特殊的标记，它放置在每个输入序列的开头。[CLS]标记的作用是将整个输入序列的语义压缩成一个向量，这个向量可以被用来进行文本分类、文本相似度计算等任务。具体来说，[CLS]标记所对应的输出向量被传递给分类器，分类器通过该向量来判断输入序列属于哪个类别。在预训练过程中，BERT模型会根据任务自动学习如何将[CLS]标记所对应的向量编码成适合特定任务的表示形式。

相关问题

bert中的[CLS]符号

[CLS]符号是BERT模型中的特殊符号，用于表示整个输入序列的语义信息。在BERT模型中，[CLS]符号会被添加到输入序列的开头，并且经过模型的处理后，[CLS]符号的输出向量会被用于分类任务，如情感分析、文本分类等。

bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思？

[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号，在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。

[CLS] 是 "classification" 的缩写，在文本分类任务中，它通常表示句子或文档的开头。在 BERT 中，[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。

[SEP] 是 "separator" 的缩写，它通常表示句子或文档的结尾。在 BERT 中，[SEP] 对应着输入文本中最后一个词的词向量，它的作用是用来分割不同的句子。例如，在 BERT 中处理句子对时，两个句子之间通常会插入一个 [SEP] 来表示它们的分界点。