BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 的预训练语言表示模型，由 Google AI 团队于 2018 年提出。BERT 模型通过预训练和微调，能够捕捉到语言中的双向上下文信息，从而在自然语言处理任务中取得了显著的效果。
BERT 的特点
- 双向上下文：BERT 使用 Transformer 的自注意力机制，能够同时考虑输入序列的左侧和右侧上下文信息，从而更好地理解词义。
- 预训练：BERT 在大规模语料库上进行预训练，学习到通用的语言表示，提高了模型在下游任务上的性能。
- 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、情感分析、命名实体识别等。
BERT 的应用
BERT 在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 文本分类：将文本分类为不同的类别，如新闻分类、情感分析等。
- 问答系统：根据用户的问题，从大量文本中检索出相关答案。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
扩展阅读
想要了解更多关于 BERT 的信息，可以阅读以下文章：
BERT 模型结构图