BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由Google的研究团队开发。它通过双向Transformer编码器来学习语言的模式，从而能够捕捉到上下文信息，提高自然语言处理任务的性能。
特点
- 双向上下文: BERT模型可以同时考虑上下文信息，这使得模型能够更好地理解词义和语境。
- 预训练: BERT通过在大规模文本语料库上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，可以应用于各种NLP任务。
- 微调: 在预训练的基础上，BERT可以通过微调来适应特定的任务，如文本分类、命名实体识别等。
应用场景
- 文本分类: 如情感分析、垃圾邮件检测等。
- 问答系统: 如阅读理解、机器翻译等。
- 命名实体识别: 如人名、地点、组织识别等。
使用方法
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相关资源
BERT架构图