BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 的预训练语言表示模型，由 Google AI 团队在 2018 年提出。BERT 模型通过双向上下文信息来学习语言表示，能够捕捉到词语在句子中的多种含义，从而在自然语言处理任务中取得显著的性能提升。
BERT 的特点
- 双向上下文学习：BERT 使用 Transformer 的自注意力机制，能够同时考虑词语在句子中的上下文信息，从而学习到更丰富的语言表示。
- 预训练和微调：BERT 首先在大量文本语料库上进行预训练，学习到通用的语言表示，然后针对具体任务进行微调，提高模型在特定任务上的性能。
- 多任务学习：BERT 可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。
BERT 的应用
BERT 在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：
- 文本分类：例如，将新闻文本分类为政治、经济、科技等类别。
- 情感分析：例如，分析社交媒体文本的情感倾向，判断是正面、负面还是中性。
- 命名实体识别：例如，识别文本中的地点、人物、组织等实体。
- 机器翻译：例如，将一种语言的文本翻译成另一种语言。
扩展阅读
更多关于 BERT 的信息，您可以参考以下链接：
BERT 模型结构图