【Transformer】CLS（classification）有什么用？

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

一句话理解：【CLS】就是一个向量，只是不是某一个字的向量，是一个够代表整个文本的的语义特征向量，取出来就可以直接用于分类了。

意思就是它是代表整个语句的标签，代表该语句是什么含义（褒贬义/正确错误....）而不是仅仅代表一个单词的含义

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。

 

BERT的[CLS]有什么用_Mr_不想起床的博客-CSDN博客