bert输出概率值probabilities

bert 的tensorflow 版本做 do_predict=TRUE 时 会产生一个文件 test_results.tsv，数据大概是

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就是每一个句子都产生了一个概率

因为我做的是两个文本的相似度计算，请问为什么会每一个句子都产生一个probabilities，这个值代表着什么呢？

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在BERT模型中，每个文本序列都会被映射为一个向量，这个向量被称为“[CLS]”向量。这个向量包含了整个文本序列的信息，并被用来进行下游任务的分类、回归等操作。在进行分类任务时，我们通常会在“[CLS]”向量后面连接一个全连接层（或多个全连接层）来得到输出类别的概率分布。

当您使用BERT进行文本相似度计算时，您可以将两个文本序列连接在一起，用特定的分隔符（如“[SEP]”）将它们分开，然后将整个序列输入到BERT模型中。在这种情况下，每个文本序列的“[CLS]”向量都会产生一个概率分布，代表着这个序列属于每个类别的概率。由于您输入了两个文本序列，因此您会得到两个“[CLS]”向量的概率分布，这就是您看到的每个句子都产生了一个概率的原因。

在测试过程中，为了方便处理和分析，BERT模型会将每个文本序列的“[CLS]”向量的概率分布输出到一个文件中，这个文件就是您提到的test_results.tsv。该文件中每一行代表一个样本的预测结果，每个样本的预测结果包括每个类别的概率分布。因此，您可以从test_results.tsv中获取每个文本序列的预测概率分布，以及两个文本序列的相似度分数。

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  • 以下回答来自chatgpt:

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