bert中 [CLS] 和 [SEP]怎么使用
bert
TensorFlow code and pre-trained models for BERT
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT中，`[CLS]` 和 `[SEP]` 是特殊的标记（tokens），用于表示句子的开始和结束，或者在处理多个句子时进行分隔。以下是如何使用这些标记的简要说明：
1. **[CLS]**：分类标记（Classification Token），用于表示输入序列的开始。在训练过程中，BERT学会将`[CLS]`标记用于句子分类任务，例如情感分析。在输入序列中，`[CLS]`应放置在句子的开头。例如：
```
[CLS] 这是一个例子。
```
2. **[SEP]**：分隔符标记（Separator Token），用于分隔两个句子或表示单个句子的结束。在处理多个句子时（例如，在问答任务或自然语言推理任务中），`[SEP]`应放置在每个句子的结尾。例如，处理两个句子时：
```
[CLS] 这是第一个句子。 [SEP] 这是第二个句子。 [SEP]
```
要注意的是，在处理单个句子时，也需要在句子末尾添加一个 `[SEP]` 标记。如下所示：
```
[CLS] 这是一个单独的句子。 [SEP]
```
总之，使用`[CLS]`和`[SEP]`标记的关键在于确保它们分别出现在输入序列的开头和句子的末尾。这些特殊标记使BERT能够理解句子结构和边界，从而更好地进行分类和预测。
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