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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