BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由 Google 提出的自然语言处理预训练模型,基于 Transformer 架构,通过双向训练实现对上下文的深度理解。它在多个 NLP 任务中表现出色,成为行业标杆技术。
核心特点 ✅
- 双向上下文理解:与传统单向模型不同,BERT 同时利用左右上下文信息
- 预训练 + 微调:通过大规模语料预训练,再针对具体任务进行微调
- Masked Language Model(MLM):随机遮蔽输入中的部分词,预测被遮蔽的词
- Next Sentence Prediction(NSP):判断两个句子是否连续,增强语义关联性
应用场景 💡
- 文本分类(如情感分析)
- 问答系统(如 SQuAD 数据集)
- 命名实体识别(NER)
- 机器翻译
- 消费者意图理解
学习资源 📘
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