BERT生成的动态词向量和word2vec的词向量的区别：
Bert的动态词向量是指对文本进行Bert处理后形成的表现。
word2vec的词向量是调查事先训练的词表现矩阵中的词的表现向量。
区别在于，计算前者时需要检索一次模型，后者只需直接检索(look up )参数表即可获得，无需检索模型。 细说起来，各模型必须为所有单词建立一定的向量表示，并在训练时对其进行优化。 静态意义在这里，每个单词的显示都是固定的。 因为Bert也有这样的矩阵，所以也可以通过检索方式得到Bert的静态词向量。 动态词向量是模型根据单词语境计算的表达，根据语境变化。
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