BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的预训练语言模型，基于Transformer架构，通过双向注意力机制实现对上下文的深度理解。它在自然语言处理（NLP）领域引发了巨大变革，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 ✨
- 双向训练：与传统单向模型不同，BERT通过同时考虑词语左右上下文来捕捉更丰富的语义信息
- 预训练 + 微调：采用“通用语言模型”和“特定任务模型”两阶段训练，显著提升模型泛化能力
- 多语言支持：原始版本支持英语，后续扩展了中文、法语、德语等多语言版本（如
mBERT）
应用场景 📚
- 文本理解：通过
[CLS]标记提取句子级特征，用于情感分析 - 问答系统：利用
[SEP]标记区分问题与上下文，实现精准答案定位 - 命名实体识别：通过位置编码区分不同实体类型（如人名、地点、组织）
扩展阅读 🔍
- 深入理解Transformer架构：transformer
- BERT在中文NLP中的实践：nlp_tutorials
- 对比其他预训练模型（如RoBERTa、ALBERT）：pretrained_models
BERT的出现标志着NLP领域从规则驱动向数据驱动的范式转变，其双向能力让模型能更好地理解语言的复杂性。通过微调，BERT可以快速适配不同任务，成为工业界和学术界的核心工具之一。