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 团队在 2018 年提出。BERT 模型能够捕捉到词义的多面性，并广泛应用于自然语言处理任务中。
BERT 的特点
- 双向编码器：BERT 使用双向 Transformer 编码器，能够同时考虑上下文信息，从而更好地理解词义。
- 预训练：BERT 在大量文本语料库上进行预训练，学习到丰富的语言知识。
- 细粒度控制：BERT 可以针对不同任务进行微调，以适应不同的应用场景。
BERT 的应用
BERT 在以下自然语言处理任务中表现出色：
- 文本分类：例如情感分析、主题分类等。
- 命名实体识别：例如识别人名、地名、组织机构等。
- 机器翻译：提高翻译的准确性和流畅性。
- 问答系统：例如阅读理解、事实问答等。
相关资源
更多关于 BERT 的信息，可以参考以下资源：
BERT 模型结构图