BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由Google AI团队提出。它通过双向Transformer编码器对文本进行编码，从而捕捉到上下文信息，提高了自然语言处理任务的效果。
特点
- 双向上下文理解：BERT使用Transformer模型，能够同时考虑上下文信息，从而更好地理解文本。
- 预训练与微调：BERT在大量文本语料库上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，提高模型性能。
- 开源：BERT是开源的，可以免费使用。
应用场景
- 文本分类
- 情感分析
- 问答系统
- 文本摘要
- 机器翻译
框架组成
- WordPiece：将文本分割成词元。
- Transformer：使用多头自注意力机制进行编码。
- Layer Normalization：对每一层的输出进行归一化处理。
学习资源
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BERT架构图