bert中的cls和sep等等

一般我们就用训练集出一个模型，然后可以在其他的代码里读取这个模型来使用。其他的代码就是所谓的下游任务（比如·什么分类、NER什么的）。BERT只是出一个词向量，这个向量不接任务你也看不出什么东西。这种分开训的就叫pipline，如果bert和下游任务一起训就叫end-to-end

BERT 的输入可以包含一个句子对 (句子 A 和句子 B)，也可以是单个句子。此外还增加了一些有特殊作用的标志位：转载

[CLS] 标志放在第一个句子的首位，经过 BERT 得到的的表征向量 C 可以用于后续的分类任务。
[SEP] 标志用于分开两个输入句子，例如输入句子 A 和 B，要在句子 A，B 后面增加 [SEP] 标志。
[UNK]标志指的是未知字符
[MASK] 标志用于遮盖句子中的一些单词，将单词用 [MASK] 遮盖之后，再利用 BERT 输出的 [MASK] 向量预测单词是什么。

CLS 转载

[CLS]就是classification的意思，可以理解为用于下游的分类任务。

主要用于以下两种任务：

• 单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，如下图所示。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。
  

• 语句对分类任务：该任务的实际应用场景包括：问答（判断一个问题与一个答案是否匹配）、语句匹配（两句话是否表达同一个意思）等。对于该任务，BERT模型除了添加[CLS]符号并将对应的输出作为文本的语义表示，还对输入的两句话用一个[SEP]符号作分割，并分别对两句话附加两个不同的文本向量以作区分，如下图所示。
  

cls输入的是cls本身这个词的embedding