bert词向量句子向量

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种预训练的语言模型，它在自然语言处理任务中取得了很好的效果。BERT模型通过训练大规模的无标记文本数据来学习通用的句子表征，其中包括词向量和句子向量。

对于BERT模型而言，词向量是指将句子中的每个词转换成向量表示。BERT使用WordPiece或者Byte Pair Encoding (BPE)等方法将输入的文本分割成一个个词片段，并为每个词片段生成一个固定维度的向量。这些向量可以捕捉到词片段的语义和语法信息。

句子向量是指将整个句子转换成一个向量表示。为了获得句子的向量表示，BERT模型会在输入的文本中添加特殊的标记，如"[CLS]"表示句子的开头，然后将整个句子输入到BERT模型中进行预训练。在预训练过程中，BERT模型会学习到一个句子级别的表示，其中包含了整个句子的语义信息。

在实际应用中，可以使用BERT模型提供的接口或者工具库来获取词向量和句子向量。通过输入文本到BERT模型中，可以获取每个词片段的词向量，然后对这些词向量进行汇总或者平均操作，得到整个句子的句子向量。这些向量可以用于文本分类、句子相似度计算等自然语言处理任务中。