怎么使用transformer提取一句话中的关键字

### 回答1：
可以使用 transformer 的注意力机制提取一句话中的关键字。在训练时，可以将标记好的关键字作为目标输出，然后训练 transformer 模型进行预测。在测试时，可以使用 transformer 在输入句子的同时输出关键字。

要注意，在这种情况下，transformer 模型必须具有多分类能力，并且需要足够多的训练数据才能得到较好的结果。

### 回答2：
要使用transformer模型来提取一句话中的关键字，可以按照以下步骤进行操作。

首先，我们需要准备训练语料。可以选择一些与关键字提取相关的文本数据，并将其进行预处理，如将文本转化为词向量形式。

接下来，我们需要构建一个transformer模型。这个模型由多个encoder-decoder层组成，每个层中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制能够捕捉句子中的局部和全局信息，而前馈神经网络则能够提取句子中的特征。

然后，我们需要对训练语料进行模型训练。首先，将训练语料输入到transformer模型中，得到输出。接着，将输出与标注的关键字进行对比，计算误差，并通过反向传播来更新模型的参数，以便提升模型的性能。这个过程可以使用梯度下降等优化算法来完成。

最后，当模型训练完成后，我们可以使用训练好的模型来提取一句话中的关键字。只需要将待提取关键字的句子输入到模型中，即可得到模型对于这句话的预测结果，即关键字的位置和标签。

总结起来，使用transformer提取一句话中的关键字需要准备训练语料，构建transformer模型，进行模型训练，最后使用训练好的模型来提取关键字。这种方法能够利用transformer模型的自注意力机制和前馈神经网络来提取句子中的关键信息，从而达到关键字提取的目的。