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基于BERT-Prompt的范畴句子向量训练方法
一、核心原理:基于BERT-Prompt的范畴句子向量训练方法
论文提出一种联合提示学习(Prompt Learning)和BERT的范畴句子向量训练方法,旨在解决装备保障范畴文本的语义表现问题。核心原理如下:
以下通过详细例子表明传统词向量方法和BERT嵌入的问题:
传统词向量方法:忽略词序和依赖关系
场景:分析句子“我 爱 北京 天安门”和“天安门 爱 我 北京”
- 传统方法(均匀词向量):
- 提取词向量:
- “我”“爱”“北京”“天安门”的词向量分别为 v1,v2,v3,v4v_1, v_2, v_3, v_4
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