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 团队在 2018 年提出。BERT 模型通过预训练和微调，能够有效地捕捉语言中的上下文信息，并在各种自然语言处理任务中取得优异的性能。

特点

  • 双向编码器：BERT 使用双向 Transformer 编码器，能够同时考虑上下文信息，从而更好地理解句子中的词语含义。
  • 预训练：BERT 在大规模语料库上进行预训练，学习语言的一般规律，提高了模型的泛化能力。
  • 微调：通过在特定任务上进行微调，BERT 能够在各个自然语言处理任务上取得优异的性能。

应用场景

BERT 在以下自然语言处理任务中表现出色：

  • 文本分类：例如情感分析、主题分类等。
  • 命名实体识别：例如识别人名、地名、组织机构名等。
  • 机器翻译：例如将一种语言翻译成另一种语言。
  • 问答系统：例如回答用户提出的问题。

扩展阅读

了解更多关于 BERT 的信息，请访问 BERT 官方网站。

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