Embeddings图中展示了通过BERT模型之前和之后cell的前k个邻居。Con”和“##nan”,这两个词都出现在BERT的词汇表中。,——“监禁”感、“生物”感(蛋白质、组织)以及手机感(手机、移动)。(约15%),我们得到输出有:一个学习了权重的BERT模型。大约30,000个向量。BERT学习的原始词向量(大约30000个。transformer的性能)。(再次使用BERT的词汇捕捉)。BERT词汇表中的单词。(将噪声与信号分离)。