BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由 Google 团队在 2018 年提出。它通过双向的 Transformer 结构对文本进行编码，从而获得丰富的语义表示。

模型结构

BERT 模型主要由以下几部分组成：

  • 输入层：将文本转换为模型可以处理的格式。
  • Transformer 层：采用双向 Transformer 结构，对文本进行编码。
  • 输出层：将编码后的文本表示转换为特定任务的结果。

应用场景

BERT 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

  • 文本分类：对文本进行分类，如情感分析、主题分类等。
  • 命名实体识别：识别文本中的命名实体，如人名、地名等。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

快速入门

以下是一个简单的 BERT 模型使用示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 对文本进行编码
inputs = tokenizer("你好，世界！", return_tensors="pt")

# 进行预测
outputs = model(**inputs)

# 获取预测结果
predictions = outputs.logits.argmax(-1)

print(predictions)

更多关于 BERT 的使用方法，请参考 本站 BERT 教程。

图片展示

BERT 模型结构图