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。该模型通过预先训练来学习语言的深层表示，并广泛应用于自然语言处理的各种任务中。

论文亮点

  • 双向编码器：BERT 使用双向 Transformer 编码器，能够捕捉到句子中单词的上下文信息，从而提高模型的语义理解能力。
  • 无监督预训练：BERT 通过无监督的预训练方法学习语言表示，避免了传统 NLP 任务中需要大量标注数据的痛点。
  • 广泛适用性：BERT 在各种自然语言处理任务中都取得了显著的性能提升，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。

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(center) BERT 模型 (center)

BERT 模型结构图展示了其独特的双向 Transformer 编码器设计。

总结

BERT 作为一种强大的预训练语言表示模型，在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。通过学习本文，相信您对 BERT 有了一定的了解。如果您想了解更多相关信息，请访问我们提供的链接。