优化这句话：BERT输入文本的起始位置会添加一个特殊的Token[CLS]符号,作为分类任务的输入表示，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，与文本中已有的其它字或词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字或词的语义信息。

BERT输入文本的起始位置会添加一个特殊的Token[CLS]符号，作为分类任务的输入表示，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类。相比于文本中已有的其它字或词，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字或词的语义信息。优化建议：可以将句子拆分成两个短句，使得表达更加清晰。

相关问题

换一种说法讲这句话：BERT输入文本的起始位置会添加一个特殊的Token[CLS]符号,作为分类任务的输入表示，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，与文本中已有的其它字或词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字或词的语义信息。

BERT模型会在输入文本的开头添加一个特殊的Token[CLS]符号，作为分类任务的输入表示，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示。相比于文本中已有的其它字或词，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字或词的语义信息。

不添加特殊标记符的话，它还符合Bert模型输入格式吗，这样会影响训练结果吗

如果没有添加特殊标记符，ChitGPT就不符合Bert模型的输入格式了。Bert模型需要输入三个特殊标记符：[CLS]、[SEP]和[PAD]来进行输入的分割和补全。如果没有这些标记符，模型就无法正确地处理输入。因此，如果你想使用Bert模型来训练或者预测，必须遵循Bert模型的输入格式要求。

如果你不添加这些标记符，会影响训练结果。因为模型无法正确地处理输入，导致训练数据质量下降，从而影响模型的预测性能。因此，添加特殊标记符是非常重要的。