BERT 是一种预训练的语言表示模型，它通过在大规模文本语料库上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，可以用于多种自然语言处理任务。

BERT 的特点

  • 预训练: BERT 在大规模文本语料库上进行预训练，学习到了丰富的语言知识。
  • 双向上下文: BERT 使用双向上下文信息，能够更好地理解词语的含义。
  • Transformer 架构: BERT 使用 Transformer 架构，能够有效地处理长距离依赖问题。

BERT 的应用

BERT 可以应用于多种自然语言处理任务，例如：

  • 文本分类: 将文本分类到预定义的类别中。
  • 命名实体识别: 识别文本中的命名实体，例如人名、地名等。
  • 情感分析: 分析文本的情感倾向，例如正面、负面等。

如何使用 BERT

本站提供 BERT 模型的 API，您可以通过以下链接了解详细信息：BERT API

相关资源

BERT 模型结构图