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[CLS]就是classification的意思，可以理解为用于下游的分类任务。
主要用于以下两种任务：
单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为vps云服务器整篇文本的语义表示，用于文本分类，如下图所示。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。
语句对分类任务：该任务的实际应用场景包括：问答（判断一个问题与一个答案是否匹配）、语句匹配（两句话是否表达同一个意思）等。对于该任务，BERT模型除了添加[CLS]符号并将对应的输出作为文本的语义表示，还对输入的两句话用一个[SEP]符号作分割，并分别对两句话附加两个不同的文本向量以作区分，如下图所示。
