BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自然语言处理领域的重要工具，广泛应用于文本分类、问答系统、命名实体识别等任务。以下是其核心使用场景与方法：

📚 典型应用场景

  • 文本理解：通过预训练模型捕捉上下文语义，提升分类与摘要效果
  • 对话交互：构建问答系统时，BERT能显著改善语境感知能力
  • 数据标注：用于实体识别任务，如人名、地点、组织机构检测
  • 迁移学习：微调模型后可适配特定领域，如医疗、金融文本分析

💻 使用方法示例

  1. 安装依赖：pip install transformers torch
  2. 加载预训练模型 
    from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
  3. 文本编码流程
    • 输入文本 → 分词处理 → 转换为模型输入格式
    • 模型输出 → 提取CLS向量 → 进行分类或后续处理

⚠️ 注意事项：

  • 确保GPU资源充足（推荐至少16GB显存）
  • 避免对长文本直接使用，建议截断至512token以内
  • 微调时需准备标注数据，可参考我们的模型文档获取指导
BERT_Model
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