BERT是双向Transformerm
时间: 2023-11-14 11:46:00 浏览: 62
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个双向Transformer模型,由Google在2018年发布。BERT通过对大规模语料库进行无监督训练,学习到了一种通用的语言表示形式,可以应用于各种自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。BERT的双向性指的是它在训练过程中不仅考虑了当前词的左侧上下文信息,还考虑了右侧上下文信息,从而获得更加全面的语言表示。这使得BERT在很多任务上表现出色,并且成为了自然语言处理领域的一个重要里程碑。
相关问题
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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