BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于 Transformer 的预训练语言表示模型。它能够学习到丰富的语言特征，并在各种自然语言处理任务中取得了优异的性能。

BERT 的优势

  • 双向上下文: BERT 使用 Transformer 的自注意力机制，可以同时关注到文本的上下文信息，从而更好地理解文本。
  • 预训练: BERT 是在大量文本语料库上进行预训练的，能够学习到丰富的语言知识。
  • 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、命名实体识别、情感分析等。

BERT 的应用

  • 文本分类: 将文本分类到不同的类别中，例如情感分类、新闻分类等。
  • 命名实体识别: 识别文本中的命名实体，例如人名、地名、组织名等。
  • 情感分析: 判断文本的情感倾向，例如正面、负面、中性等。

BERT 的原理

BERT 模型主要由两个部分组成：编码器和解码器。

  • 编码器: 编码器使用 Transformer 的自注意力机制，对输入的文本进行编码，生成词向量表示。
  • 解码器: 解码器使用 Transformer 的自注意力和交叉注意力机制，对编码器生成的词向量表示进行解码，生成输出。

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相关资源

图片

BERT 模型架构

Transformer Model

BERT 编码器和解码器

BERT Architecture