语料通过bert微调，得到词语的词向量，再根据词向量寻找词语之间的相似性。但是这个词向量是使用输入层的静态embedding还是最终得到动态词向量呢？会不会同一个词最终得到的动态词向量可能有好几十个，这样就很难根据余弦相似度来计算词语相似性了。另外，输入层的emdedding是模型训练出来的吗？还是随机初始化的？
如何根据动态词向量计算词语相似度？希望能有code
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是的，可以使用 BERT 来计算基于词向量的词相似度。您可以在您的语料库上微调一个 BERT 模型以获得词向量，然后使用这些向量来查找词之间的相似度。词向量通常是从 BERT 最后一层的隐藏状态中获得的。这个隐藏状态就是动态的词向量，对于词出现的每个上下文都是不同的。静态嵌入是 BERT 模型参数的一部分，是在训练过程中学习的。
要使用动态词向量计算词相似度，可以使用余弦相似度。两个词向量之间的余弦相似度定义为高维空间中向量之间夹角的余弦值。
下面是一个使用 transformers 库和预训练的 BERT 模型在 Python 中计算单词相似度的示例：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# Load the BERT model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Tokenize two words
word1 = "dog"
word2 = "cat"
word1_tokens = tokenizer.encode(word1, return_tensors="pt")
word2_tokens = tokenizer.encode(word2, return_tensors="pt")
# Extract the hidden state for each word
with torch.no_grad():
word1_hidden_state = model(word1_tokens)[0][0][0].detach().numpy()
word2_hidden_state = model(word2_tokens)[0][0][0].detach().numpy()
# Compute the cosine similarity between the two hidden states
cos_sim = torch.nn.functional.cosine_similarity(word1_hidden_state, word2_hidden_state)
print("Cosine similarity:", cos_sim)
此代码通过对单词进行分词、使用 BERT 分词器对它们进行编码，然后将它们传递给 BERT 模型以获得它们的隐藏状态来计算两个单词之间的余弦相似度。cosine_similarity然后使用PyTorchnn.functional模块中的函数计算两个隐藏状态之间的余弦相似度。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: