BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由 Google AI 团队提出的前沿自然语言处理模型。它通过双向Transformer结构，对文本进行深度编码，从而更好地理解和处理自然语言。
特点
- 双向上下文感知：BERT能够同时考虑上下文中的信息，这使得它比传统的单向模型更加鲁棒。
- 预训练和微调：BERT可以在大规模语料库上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，提高了模型的通用性和适应性。
- 高效的Transformer架构：Transformer架构使得BERT在计算效率上具有优势。
应用场景
BERT在多个自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括：
- 文本分类
- 命名实体识别
- 问答系统
- 机器翻译
图片示例
BERT结构图
BERT预训练过程
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