BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google团队提出的一种基于Transformer的预训练语言模型，其核心思想是通过双向训练获得更深层次的语义理解能力。以下是论文中的关键内容概述：
🔍 核心创新点
- 双向上下文建模：与传统单向模型不同，BERT通过自注意力机制同时考虑词语的前后语境，显著提升语言理解效果
- Transformer架构：采用多层堆叠的自注意力网络（Self-Attention Network），支持并行计算和长距离依赖建模
- 预训练-微调范式：在大规模文本语料上进行预训练，通过任务特定的微调实现下游任务（如问答、文本分类）的优化
- 掩码语言模型（MLM）：随机掩码输入中的部分词语，并预测被掩码的词，增强模型对上下文的捕捉能力
📈 应用场景
- 自然语言处理（NLP）：广泛应用于文本摘要、情感分析、实体识别等任务
- 问答系统：通过问答匹配能力提升对话交互的准确性
- 机器翻译：结合Transformer的解码器结构优化翻译质量
📚 扩展阅读
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