自然语言处理实战10-文本处理过程与输入bert模型后的变化

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目10-文本处理过程与输入bert模型后的变化，通过一段文本看看他的整个变化过程，经过怎样得变化才能输入到模型，输入到模型后文本又经过怎样的计算得到最后的结果。看完这篇文章大家对文本数据处理过程就会有非常深刻的理解了。

一、文本在输入BERT模型之前，需要进行以下处理：

1. 分词：将文本数据划分成一个个词语，这可以使用通用的分词器，例如NLTK，Stanford CoreNLP等。

2. 添加特殊标记：为了让BERT模型能够理解输入文本的含义，需要添加一些特殊标记，例如[CLS]表示序列的开始，[SEP]表示文本序列的结束。

3. 限制序列长度：由于BERT模型的输入序列长度是固定的，因此需要对文本序列进行截断或填充操作，以确保其长度符合模型要求。

4. 生成输入向量：将上述处理后的文本序列转换成对应的数字向量，这可以使用BERT提供的预训练模型中的tokenizer完成。

在进行BERT模型的文本数据输入之前，还需要注意以下细节：

1. 对于不同的任务，输入数据预处理的方法可能会有所不同。例如，对于句子分类任务，需要将每个句子映射到一个固定长度的向量，而对于问答任务，则需要将问题和回答合并成一个字符串后再进行分词和其他预处理操作。

2. 在进行文本序列截断或填充时，需要根据具体任务要求进行调整，以获得最好的处理效果。

3. BERT模型的输入格式可能会随着版本升级而发生变化，因此需要根据使用的模型版本