BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 提出的一种基于 Transformer 的预训练语言模型，在自然语言处理（NLP）领域具有革命性意义。它通过双向训练机制，能够更全面地理解上下文语义，广泛应用于文本分类、问答系统、命名实体识别等任务。

核心特点 ✅

  • 双向上下文理解
    与传统的单向模型不同，BERT 同时利用左右上下文信息，通过自注意力机制捕捉更丰富的语义关联。

    bert_model

  • 预训练 + 微调
    通过大规模文本语料进行预训练，再针对具体任务进行微调，显著提升模型性能。

    transformer_architecture

  • 多任务通用性
    支持多种 NLP 任务，例如：

    • 文本相似度计算
    • 机器阅读理解（如 SQuAD 数据集）
    • 情感分析
    • 命名实体识别（NER）
    nlp_tasks

应用场景 🌐

  1. 问答系统
    通过 BERT-问答模型 实现精准答案提取。
  2. 文本生成
    支持基于上下文的连贯文本生成任务。
  3. 对话理解
    用于聊天机器人中的语义理解与响应生成。

扩展学习 🔍

如需深入了解 Transformer 架构，可参考 Transformer 入门教程。