在服务器上安装bert-as-service环境，启动服务完成句向量和类似于elmo上下文相关的词向量训练，如下图所示： 注意由上述得到的是Word piece Embeddings而不是Word Embedding，因为使用Bert时，利用Bert模型Fine tuning效果远比使用Bert Embedding效果好，因此这里不对Bert Embedding做 ...

同时了解BERT中Tokenize、Token Embedding 、 Positional Embedding 和 Segment Embedding等对文本预处理的基本过程。 2017年Transformer架构横空出世后，被使用在各个深度学习领域中，尤其是NLP领域。在传统seq2seq基础上，其引入注意力机制，解决了传统Encoder-Decoder输出依赖问题。

This architecture enables effective adaptation to embedding tasks, offering an advantage over traditional BERT-like models. KaLM-Embedding’s performance was evaluated on the Massive Text Embedding ...

Our study introduces a model called QUERY2BERT, which solves two of the above limitations. Specifically, QUERY2BERT first combined the node2vec and the BERT models to embed a knowledge graph with ...