📘 BERT 概述：自然语言处理的里程碑

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年提出的革命性自然语言处理模型，基于Transformer架构，解决了传统模型在理解上下文时的局限性。它通过双向训练，能够更精准地捕捉文本中的语义关系。

🧠 核心特点

• 双向训练：与单向模型不同，BERT在训练时同时考虑上下文，通过[mask]任务和[seq]任务实现
• 预训练+微调：先在大规模文本上预训练，再针对具体任务进行微调
• 多任务处理：支持文本分类、问答系统、命名实体识别等任务

📚 适用场景

📁 学习路径

1. 了解Transformer架构 👉 基础知识
2. 实践BERT微调 👉 代码示例
3. 探索BERT应用案例 👉 深度解析

📌 拓展阅读

如需深入了解BERT的进阶技术，可参考：

• BERT模型优化方法
• 多语言BERT实现