Bert输入组成

Bert输入组成通常指的是使用BERT模型进行自然语言处理任务时，输入给模型的文本数据。这些输入数据可以是一句话、一段对话或者一篇文章等。在实际应用中，为了提高模型的性能和效果，需要对输入数据进行一定的预处理和编码操作，例如分词、去除停用词、添加特殊符号等。同时，还需要将文本转换为模型可以理解的向量表示形式，常用的方法包括Word2Vec、GloVe和BERT自带的token embedding等。通过这些预处理和编码操作，可以将原始的文本数据转化为适合BERT模型处理的形式，从而提高模型的准确性和泛化能力。