BERT NLP模型的输入形式是什么？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的自然语言处理（NLP）模型。它的输入形式是一组文本序列，其中包含一个特殊的[CLS]标记作为序列的开头，以及一个[SEP]标记作为序列的分隔符。对于每个文本序列，BERT还会在序列的开头添加一个特殊的标记，用于表示该序列是一个句子的第一个句子（Single Sentence）还是两个句子的第一个句子（Pair Sentence）。在输入序列中，每个单词会被转换为对应的词向量表示。

BERT模型的输入形式可以总结为以下几个步骤：

1. 分词：将输入的文本序列进行分词处理，将文本划分为单词或子词的序列。
2. 添加特殊标记：在序列的开头添加[CLS]标记，表示序列的开头；在每个文本序列的开头添加一个特殊的标记，用于表示该序列是一个句子的第一个句子（Single Sentence）还是两个句子的第一个句子（Pair Sentence）。
3. 添加分隔符：在每个文本序列的末尾添加[SEP]标记，表示序列的结束。
4. 转换为词向量：将每个单词或子词转换为对应的词向量表示。

BERT模型的输入形式的优势在于它能够处理多种类型的NLP任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。由于BERT模型是基于Transformer架构的，它能够捕捉到输入序列中的上下文信息，从而提高了模型在各种NLP任务中的性能。

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