BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由 Google AI 团队提出的预训练语言表示模型，它能够为自然语言处理（NLP）任务提供高质量的文本表示。BERT 模型通过预先训练在大量文本语料库上，能够捕捉到语言的深层语义信息，从而提高各种 NLP 任务的性能。
BERT 的特点
- 双向上下文表示：BERT 使用双向 Transformer 结构，能够同时考虑文本的上下文信息，从而更好地理解语义。
- 大规模预训练：BERT 在大规模文本语料库上进行预训练，能够捕捉到丰富的语言特征。
- 通用性：BERT 在各种 NLP 任务上均取得了优异的性能，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
BERT 的应用
BERT 模型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：将文本分类到预定义的类别中，例如新闻分类、情感分析等。
- 命名实体识别：识别文本中的实体，例如人名、地点、组织等。
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
扩展阅读
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BERT 模型结构图