Как из BERT-эмбеддингов получить вектор предложения? Сравните CLS, mean pooling, max pooling.

Для получения вектора предложения из BERT-эмбеддингов обычно используют следующие подходы:

• CLS-токен: Вектор, соответствующий специальному токену [CLS], который добавляется в начало предложения. Он предназначен для представления всего предложения и часто используется как агрегированный эмбеддинг.

• Mean pooling: Среднее арифметическое всех токенов эмбеддингов в предложении. Позволяет усреднить информацию по всем словам.

• Max pooling: Берется максимальное значение по каждой размерности эмбеддинга среди всех токенов. Помогает выделить наиболее выраженные признаки.

Сравнение:

Метод	Плюсы	Минусы
CLS-токен	Специально обучен для представления предложения; компактный	Может не всегда хорошо отражать всю информацию, особенно в длинных текстах
Mean pooling	Учитывает все токены, более устойчив к шуму	Может сглаживать важные признаки
Max pooling	Выделяет сильные признаки, полезен для некоторых задач	Может игнорировать контекст и детали

Выбор метода зависит от задачи. Для классификации часто используют CLS, для семантического поиска — mean или max pooling.

Пример получения mean pooling на Python с использованием PyTorch:

import torch

# embeddings: тензор размерности (batch_size, seq_len, hidden_size)
mean_pooled = embeddings.mean(dim=1)