BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自然语言处理领域的重要突破，其预训练模型在多种任务中表现出色。以下是关于BERT的核心内容和实现方法：

1. BERT 的核心概念

  • 预训练与微调：通过大规模文本预训练，再在特定任务上微调
  • Transformer 架构：基于自注意力机制的双向编码器
  • Masked Language Model (MLM)：随机遮蔽部分词并预测
  • Next Sentence Prediction (NSP)：判断句子间是否连续
bert_structure

2. 使用 PyTorch 实现 BERT

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 示例输入
inputs = tokenizer("Hello, this is a example sentence.", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

3. 应用场景

  • 文本分类
  • 命名实体识别
  • 问答系统
  • 情感分析
bert_training

4. 扩展阅读

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bert_application