BERT 文本表征的核心特点

这是在讲 BERT 文本表征的核心特点，用大白话拆解：

1. “文本表征” 是啥？

就是把文字（比如 “我喜欢吃苹果” ），变成电脑能懂的 “数字形式”（矩阵或向量 ），方便模型分析语义～

2. BERT 和 word2vec 都能 “转数字”，但有区别：

• word2vec（静态）：
  不管啥语境，一个词就一个固定数字表示。比如 “苹果” ，在 “吃苹果” 和 “苹果手机” 里，数字是一样的，分不清是水果还是品牌。
• BERT（动态）：
  看语境变！“我喜欢吃苹果” 里的 “苹果” ，数字会偏向 “水果” 语义；“苹果和华为哪个好” 里的 “苹果” ，数字会偏向 “品牌” 语义。

3. 总结

BERT 牛在 “看上下文变聪明” ，能根据不同语境，给同一个词不同的数字表示，更贴合真实语言里 “一词多义” 的情况；word2vec 是 “死记硬背” ，一个词就一个固定数字，理解语义没那么灵活～

简单说：BERT 像 “会看语境的翻译官”，word2vec 像 “死记硬背的翻译机”，BERT 更懂人话里的门道 ！