有没有办法使用flair nlp获得一个单词或一组字符的实际向量嵌入？即flair嵌入

Question

基本上，我尝试使用自定义的flair语言模型来将单词或句子嵌入到向量中。这是可能的，还是只有在使用flair NER模型时才能使用flair嵌入？

当使用嵌入.embed()函数时，我收到类似于“[−："pain”pain“Tokens: 1]”的输出，因为我正在寻找连续数字的向量。

谢谢。

Answer 1

我很困惑，因为有一个official tutorial on word embeddings by the flair authors themselves，它似乎正好涵盖了这个主题。我猜问题在于您将来自.embed()的处理过的语句对象与所述对象的实际.embedding属性混淆了。

在任何情况下，您都可以简单地迭代单个标记的单词嵌入，如下所示(取自上面提到的教程)：

from flair.embeddings import WordEmbeddings
from flair.data import Sentence

# init embedding
glove_embedding = WordEmbeddings('glove')

# create sentence.
sentence = Sentence('The grass is green .')

# embed a sentence using glove.
glove_embedding.embed(sentence)

# now check out the embedded tokens.
for token in sentence:
    print(token)
    print(token.embedding)

我对flair不够熟悉，不知道你是否可以将它应用于任意字符序列，但它对我来说适用于标记。