segment_ids 有什么用呢

[FortuneStar]

token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(d['text'], maxlen=maxlen)
这句代码中返回值中的segment_ids，我分析了一下源码，大概是这个意思，句子A和句子B分隔符，句子A对应的全为0，句子B对应的全为1。但是不知道有什么用，可能我问的问题比较肤浅(´･_･`)，之前用huggingface里面的bert，返回值貌似是没有这项的。

[bojone]

token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(d['text'], maxlen=maxlen) 这句代码中返回值中的segment_ids，我分析了一下源码，大概是这个意思，句子A和句子B分隔符，句子A对应的全为0，句子B对应的全为1。但是不知道有什么用，可能我问的问题比较肤浅(´･_･`)，之前用huggingface里面的bert，返回值貌似是没有这项的。

bert的返回值是没有的，bert的输入值有啊，这就是bert自带的设计，初衷是想要区分两个拼接的句子。

[liyunhan]

token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(d['text'], maxlen=maxlen) 这句代码中返回值中的segment_ids，我分析了一下源码，大概是这个意思，句子A和句子B分隔符，句子A对应的全为0，句子B对应的全为1。但是不知道有什么用，可能我问的问题比较肤浅(´･_･`)，之前用huggingface里面的bert，返回值貌似是没有这项的。

bert的返回值是没有的，bert的输入值有啊，这就是bert自带的设计，初衷是想要区分两个拼接的句子。

请问苏神bert4keras最高就支持tensorflow2.3以下版本吗