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。它能够为自然语言处理任务提供强大的语言理解能力。
BERT 的特点
- 双向编码器：BERT 使用双向 Transformer 编码器来学习单词的上下文表示，这使得模型能够更好地理解单词在句子中的含义。
- 预训练与微调：BERT 首先在大量无标注语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以适应各种自然语言处理任务。
- 广泛适用性：BERT 在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
BERT 的应用
BERT 在以下领域有着广泛的应用：
- 文本分类：例如，将新闻文章分类为政治、科技、娱乐等类别。
- 情感分析：例如，分析社交媒体评论的情感倾向。
- 机器翻译：例如，将英语翻译成中文。
扩展阅读
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