BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言表示模型，它通过深度学习技术来捕捉文本的深层语义信息。BERT 的出现为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的改变，提高了许多下游任务的性能。
BERT 的特点
- 双向编码器：BERT 使用了双向 Transformer 编码器，能够同时考虑上下文信息，从而更好地捕捉文本的语义。
- 预训练：BERT 通过无监督学习的方式在大规模语料库上进行预训练，从而获得丰富的语言知识。
- 多任务学习：BERT 可以用于多种下游任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
BERT 的应用
BERT 在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 文本分类：用于判断文本的情感、主题等。
- 命名实体识别：用于识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。
- 问答系统：用于构建智能问答系统，回答用户提出的问题。
扩展阅读
想要了解更多关于 BERT 的知识，可以阅读以下文章：
BERT 架构图