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 模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，被广泛应用于文本分类、情感分析、命名实体识别等多种任务。

特点

  • 双向编码器：BERT 使用双向 Transformer 编码器，能够捕捉到上下文信息，从而提高模型的性能。
  • 预训练与微调：BERT 模型首先在大量无标注文本上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而提高模型的泛化能力。
  • 多任务学习：BERT 模型可以同时学习多个任务，提高模型的效率。

应用场景

  • 文本分类：例如，将新闻文本分类为政治、经济、科技等类别。
  • 情感分析：例如，分析用户评论的情感倾向。
  • 命名实体识别：例如，识别文本中的地点、人名、组织机构等实体。

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