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vector - 如何将 BERT 词嵌入保存为 .vec，类似于 word2vec

问题描述

我想使用生成的 BERT 词嵌入作为在 Torchtext 中构建词汇的向量 我可以加载诸如 GloVe 或 word2vec 之类的向量，但我不知道如何将 BERT 中的词嵌入保存为 Torchtext 词汇可接受的格式

当我尝试这段代码时

txt_field.build_vocab(train, vectors=bertVec)

我收到此错误：

ValueError: Got input vectors of type <class 'torch.Tensor'>, expected str or Vectors object

标签： vectorword2vecword-embeddingglovetorchtext

解决方案

没有直接的方法可以为 BERT 嵌入创建词汇。

下面是原因：

  1. 如果您查看 Mikolv 或 GLOVE 的嵌入，就会发现只有在庞大的数据语料库上计算出的词嵌入。对于 Mikolov 的嵌入，您有大约 300 万个单词及其嵌入。然而，BERT 使用 word-piece 嵌入，其词汇中大约有 30K word-piece。
  2. 现在您可能会想到计算 word-piece 嵌入。是的，从技术上讲，您必须能够做到。但是，对于 BERT，你不能。这是因为，在 Mikolov 或 Glove 的情况下，嵌入向量仅基于单词，并且取决于在计算嵌入值时影响的上下文。但是，对于 BERT，嵌入基于 3 个因素：
    1. WORD(-piece) 嵌入，
    2. 位置嵌入和
    3. 段嵌入。

所以，同一个词“Hello”，可能会根据它出现在句子的哪个位置而有不同的嵌入，这是受位置嵌入的影响。

因此，使用 BERT 为单词构建词汇表可能是不可能的，因为相同的单词可能采用不同的嵌入。

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