bert 生成词向量的过程

BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，其词向量生成过程如下：

1. 输入处理

输入文本首先经过分词处理，将文本分割成单个单词或子词（subword）。

2. Token Embedding

将每个单词或子词转换为对应的向量表示，称为Token Embedding。BERT使用的是WordPiece分词算法，将一个单词分割成多个子词，并为每个子词生成一个向量。

3. Segment Embedding

BERT是一种双向模型，能够同时处理两个句子。在输入文本中，如果存在多个句子，则需要为每个句子分配一个编号，称为Segment Embedding。对于句子1，将其所有单词的Segment Embedding设置为0；对于句子2，将其所有单词的Segment Embedding设置为1。

4. Position Embedding

BERT是一种序列模型，需要考虑单词的顺序信息。为了捕捉单词在序列中的位置信息，BERT引入了Position Embedding。对于输入序列中的每个单词，Position Embedding都会为其生成一个向量。

5. Transformer

接下来，将Token Embedding、Segment Embedding和Position Embedding相加，得到最终的输入向量。然后，将输入向量通过多层Transformer进行处理，得到最终的词向量表示。

6. 预测

在预训练阶段，BERT使用Masked Language Model和Next Sentence Prediction任务来对模型进行训练。在Fine-tune阶段，可以根据具体任务需要对BERT进行微调，例如文本分类、命名实体识别等。

总之，BERT的词向量生成过程是一个多层次的处理过程，结合了分词、向量化、位置编码、Transformer等多种技术，最终得到了高质量的词向量表示。