bert中最后得到的结果到底是什么

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型最后得到的结果是一个向量，称为“[CLS]”向量。这个向量是通过对输入文本进行编码和汇总得到的，它包含了整个输入序列的语义信息。在许多NLP任务中，我们可以使用这个向量来作为整个序列的表示来进行分类、回归或序列标注等任务。此外，BERT模型还会输出一个序列中每个词的向量表示，我们可以用这些向量做下游任务的特征输入。

相关问题

bert经过训练后得到的模型输出是什么

BERT训练后得到的模型输出是一个表示输入序列中每个token的向量序列，即每个token都对应一个固定长度的向量表示。这个向量序列被称为BERT的输出特征向量，可以用于各种下游自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等等。

具体来说，BERT模型的输出特征向量是由最后一个Transformer编码器的所有隐藏层的输出向量进行拼接得到的，因此它包含了输入序列的全局信息和局部信息。BERT的输出特征向量可以直接用于下游任务，也可以在其基础上进行微调（fine-tuning），以适应不同的任务需求。

BERT模型的输出是什么

BERT模型的输出包括两部分：每个单词或子词的向量表示和整个序列的池化向量表示。

1. 每个单词或子词的向量表示：BERT模型将每个单词或子词转换成一个向量表示，代表该单词或子词在上下文中的语义信息。BERT模型的每一层都会输出一个向量序列，其中每个向量代表一个单词或子词的隐藏状态。最后一层的输出被用于下游任务，如文本分类、问答等。

2. 整个序列的池化向量表示：BERT模型使用[CLS]标记的向量表示作为整个序列的池化向量表示。这个向量表示包含整个序列的语义信息，可以用于下游任务的分类或排序。

需要注意的是，BERT模型的输出是在预训练阶段得到的，用于处理多个下游任务。在下游任务的微调阶段，可以根据具体任务进行调整，如在文本分类任务中，可以使用全连接层将[CLS]向量映射到分类标签。在命名实体识别任务中，可以使用CRF层将每个单词的向量表示映射到标注序列。因此，BERT模型的输出可以根据不同的任务进行调整和重组。