BERT解码过程是指将经过预训练的BERT模型应用于实际任务时,将输入的文本转化为向量表示。
该过程包括输入文本的分词、添加特殊标记、进行多层Transformer编码、提取CLS向量等步骤。其中,在分词过程中使用WordPiece算法将单词拆分为更小的子词,从而更好地处理未出现在词汇表中的词汇。在编码过程中,BERT模型通过多层Transformer编码器对输入文本进行编码,并提取出CLS向量作为文本的整体向量表示。最终,BERT解码过程通过对输入文本的向量表示进行分类、序列标注等任务,实现了对自然语言处理任务的有效解决。