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 团队于 2018 年提出。它能够捕捉到文本中的上下文信息，并生成丰富的语义表示。

特点

  • 双向编码：BERT 采用双向 Transformer 编码器，能够同时考虑文本中的前后文信息，从而更好地理解语义。
  • 预训练：BERT 在大量语料库上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识，提高模型在下游任务上的表现。
  • 通用性：BERT 在多种自然语言处理任务上均取得了优异的成绩，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。

应用场景

  • 文本分类
  • 命名实体识别
  • 情感分析
  • 机器翻译
  • 问答系统

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BERT 模型结构

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BERT 应用场景

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