BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种由 Google AI 团队提出的预训练语言表示模型，它可以用于自然语言处理中的各种任务。BERT 的特点是它能够理解上下文中的单词，而不仅仅是单个单词。

BERT 的优势

  • 双向上下文：传统的语言模型通常只能处理单向上下文，而 BERT 能够同时处理文本的前向和后向上下文。
  • 预训练：BERT 在大量的文本语料库上进行预训练，使得它能够学习到丰富的语言知识。
  • 通用性：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。

如何使用 BERT

BERT 通常与 Transformer 模型结合使用，以下是一个简单的示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 示例文本
text = "BERT 是一种预训练语言模型。"

# 编码文本
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 预测
outputs = model(**encoded_input)

# 获取预测结果
predictions = outputs.logits.argmax(-1)

# 输出预测结果
print(predictions)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 BERT 的信息，可以访问我们的BERT 模型介绍页面。

相关图片

  • BERT Modeling
  • BERT Architecture