BERT 教程

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，它通过双向上下文理解来生成词向量。以下是一些关于BERT的基础知识和教程。

基础概念

• 预训练模型：BERT 是一种预训练模型，它通过大量无标注文本学习语言模式。
• 双向上下文：BERT 使用双向Transformer编码器来捕捉词义，这意味着它考虑了单词在句子中的上下文。

教程资源

• BERT官方文档
• 动手学BERT

实践案例

BERT 在自然语言处理任务中表现出色，以下是一些BERT的应用案例：

• 文本分类
• 情感分析
• 问答系统

总结

BERT 是一种强大的预训练语言模型，它为自然语言处理领域带来了新的突破。如果你对BERT感兴趣，建议你阅读官方文档和动手实践教程。

BERT Architecture