长春市网站制作,怎么做网站链接的快捷方式,wordpress 滑块插件,营销软文推广平台Word2Vec 嵌入和 BERT 嵌入之间有几个关键区别#xff1a; 训练方式#xff1a; Word2Vec#xff1a;Word2Vec 是一个基于神经网络的词嵌入模型#xff0c;它通过训练一个浅层的神经网络来学习单词的分布式表示。它有两种训练方式#xff1a;连续词袋模型#xff08;CBOW…Word2Vec 嵌入和 BERT 嵌入之间有几个关键区别 训练方式 Word2VecWord2Vec 是一个基于神经网络的词嵌入模型它通过训练一个浅层的神经网络来学习单词的分布式表示。它有两种训练方式连续词袋模型CBOW和Skip-gram 模型分别通过预测上下文词汇或者预测目标词汇来学习单词嵌入。BERTBERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型。它通过使用大规模的无标注文本数据来进行预训练通过掩盖和预测输入句子中的一部分来学习上下文感知的单词嵌入。 上下文感知性 Word2VecWord2Vec 嵌入是基于局部窗口上下文的每个单词的嵌入只考虑了它周围的几个单词因此它们可能无法捕捉到单词的整体语义和上下文信息。BERTBERT 嵌入是基于整个句子的上下文来计算的它能够更好地理解单词在句子中的语义和语境。BERT 使用双向 Transformer 模型来同时考虑一个单词左侧和右侧的上下文信息因此能够更全面地捕捉单词的含义。 任务特定性 Word2VecWord2Vec 嵌入通常用于各种自然语言处理任务的特征表示例如文本分类、命名实体识别等但它们通常需要在特定任务上进行微调以获得最佳性能。BERTBERT 嵌入经过大规模预训练通常可以直接用于各种下游任务例如文本分类、命名实体识别、问答等而且通常不需要太多的微调即可获得很好的性能。
下面是使用 Python 中的 Gensim 库来展示 word2vec 和 Hugging Face Transformers 库来展示 BERT 的示例代码
Word2Vec 嵌入示例
# 导入所需的库
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors# 假设有一个句子列表作为训练数据
sentences [[I, love, natural, language, processing],[Word, embeddings, are, useful, for, NLP],[Word2Vec, is, a, popular, word, embedding, technique]]# 训练 Word2Vec 模型
model Word2Vec(sentences, vector_size100, window5, min_count1, workers4)# 获取单词 word 的词向量表示
word_vector model.wv[word]
print(Word2Vec Embedding for word:, word_vector)BERT 嵌入示例
# 导入所需的库
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch# 加载 BERT tokenizer
tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)# 假设有一个句子
sentence Word embeddings are useful for NLP# 使用 BERT tokenizer 对句子进行标记化和编码
inputs tokenizer(sentence, return_tensorspt, paddingTrue, truncationTrue)# 加载 BERT 模型
model BertModel.from_pretrained(bert-base-uncased)# 获取 BERT 嵌入
with torch.no_grad():outputs model(**inputs)# 提取句子中每个 token 的嵌入表示
embeddings outputs.last_hidden_state
# 提取第一个 token 的嵌入表示[CLS] 标记
bert_embedding embeddings[:, 0, :]
print(BERT Embedding for the sentence:, bert_embedding)这里Word2Vec 通过简单的神经网络训练得到词向量而 BERT 是一个预训练的深度双向 Transformer 模型在给定任务的基础上进行微调以获得更好的嵌入表示。Word2Vec 产生的向量通常具有相似含义的单词在空间中彼此靠近而 BERT 的嵌入则更具有上下文感知性可以更好地捕捉句子中的语义和语境。
