基于BERT的中文文本向量化表示

近年来,自然语言处理领域的研究出现的文本向量表示方法大多无法解决一词多义的问题,导致向量的表示脱离句子意义,引入BERT模型利用其独特的Transformer结构对文本进行处理和双向学习,同时利用TF-IDF算法加强单个词对文档的影响力,构建具有权重信息的词向量,提高文本词向量化的准确率。