这个问题是知乎的这个问题：为什么Bert的三个Embedding可以进行相加？
我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义
这里的相加是特征交叉而不是特征池化。
神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。
Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化。这样的操作更有利于神经网络的泛化。
我们怎么在其中找一个平衡点呢？通过特征的交叉，分别是token，position，segment。高阶的交叉带来更强的个性化表达能力，即带来丰富语义的变化。规避了transformer因为位置信息丢失造成的上下文语义感知能力。既能高速并行，又能上下文敏感，这简直让lstm羡慕死了。
而相加，是神经网络特征交叉的一种形式，注意，多个enbedding的向量空间是不同的，不然，相加和池化就没有区别了，只带来信息的聚合，而不是个性化的表达。
这套方法论起源于因子分解机FM。核心是寻找泛化和记忆的平衡，而搞定长尾是又是解决大部分NLP问题的有效方法。预训练又是另外一大神器，结合这个问题想想为什么ELMo没有取得这么好的效果，不得不不说，太妙了。
其他的回答如苏剑林的回答，回答了为什么可以相加。
现在我们将token,position,segment三者都用one hot表示，然后concat起来，然后才去过一个单层全连接，等价的效果就是三个Embedding相加
