【问题标题】:Passing multiple sentences to BERT?将多个句子传递给 BERT?
【发布时间】:2021-03-01 00:52:26
【问题描述】:

我有一个包含段落的数据集,我需要将其分为两类。这些段落通常有 3-5 句话长。其中绝大多数都少于500字。我想利用BERT来解决这个问题。

我想知道我应该如何使用 BERT 来生成这些段落的向量表示,尤其是将整个段落传递给 BERT 是否可以?

已经对相关问题herehere进行了翔实的讨论。这些讨论集中在如何使用 BERT 来表示整个文档。就我而言,这些段落并没有那么长,并且确实可以在不超过其最大长度 512 的情况下传递给 BERT。但是,BERT 接受了句子的训练。句子是相对独立的意义单位。我想知道向 BERT 中输入多个句子是否与模型的设计目的根本不冲突(尽管这似乎是定期进行的)。

【问题讨论】:

    标签: nlp text-classification bert-language-model huggingface-transformers


    【解决方案1】:

    我认为你的问题是基于误解。即使BERT paper超过987654322 @ sentence,它也不再是语言句子。本文将句子定义为

    任意跨度的连续文本,而不是实际的语言句子。

    因此,将整个段落传递给BERT,以及它们可以处理的原因。

    【讨论】:

    • 何时我们应该如何分开句子? [SEP]令牌? span>
    • @派对,这就是困惑我的东西 span>
    • 通常(!),[SEP] token用于给模型一个提示,下面的文本与之前的文本不同的作用。一个常见的例子是提取问题应答,其中输入是[BOS] question [SEP] paragraph [EOS]question应该从语义上处理而不是paragraph。另一方面,实体提取通常在没有[SEP]令牌的情况下执行。 span>
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