深度学习核心技术精讲100篇（四）-用预训练语言表征模型Bert抽取文本特征做语义相似度分析

前言

如果我们想拿到一个句子的特征向量可以采用什么样的方式？

基于词袋模型(Bag of Words)

• Bag of Words : 主要思想是基于对句子中字出现的次数来构建句子向量，向量大小即为词表大小。可以采用的工具是gensim中的doc2bow
• TF-IDF：在BOW的基础上，考虑到每个字的重要程度，向量大小依然等于词表大小。可以采用的工具是gensim中的TfidfModel

基于无监督神经网络模型

• 词向量的平均(mean)：直观理解就是将句子中每个词的词向量求平均，向量维度等于词向量维度。可以使用工具是gensim中的word2vec。
• Doc2Vec：主要借鉴了word2vec思想去训练句子向量，向量维度可以自己设置。可以使用工具是gensim中的doc2vec。
• Bert 生成的句子向量：BERT的每一层的输出其实都可以看作句子的向量，你可以有很多种方式去抽取文本向量，比如官方给出的取最后四层的句子向量拼接（输出维度：[maxlen,768*4]）或者求平均(输出维度：[maxlen,768]。后续也许你需要在对句子向量求一下平均，这样文本向量的维度就为768。 可以采用的工具是官方开源的代码中的extract_features.py，当然也可以采用一些其他方式，我在实战部分会介绍另外一种。

基于文本主题的模型

• LDA 主题模型：在词袋模型的基础上通过文本中主题的分布去表示文本向量，向量维度等于预设主题的个数。可以采用工具是gensim中的LdaModel
• LSI 隐语义模型：也是需要预设文本主题的个数，在词袋模型的基础上采用矩阵分解的方式去表示句子向量，向量维度等于预设主题的

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/107338008