BERT embeddings
BERT embeddings
Определение
BERT embeddings — это векторные представления слов, токенов или целых предложений, полученные с помощью предобученной модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Они учитывают двунаправленный контекст (слева и справа от каждого токена) благодаря архитектуре Transformer, что позволяет точнее передавать смысл слова в зависимости от окружения. Такие эмбеддинги часто используются как входные признаки для downstream-задач NLP, например, классификации текста, анализа тональности или вопросно-ответных систем.