BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由 Google AI 团队于 2018 年提出。它能够学习到丰富的语言特征，并在各种自然语言处理任务中表现出色。
BERT 的优势
- 双向上下文：BERT 使用双向 Transformer 结构，能够同时考虑上下文信息，从而更好地理解词汇的含义。
- 预训练与微调：BERT 通过在大规模语料库上进行预训练，学习到丰富的语言知识，然后通过微调适应特定任务的需求。
- 多任务学习：BERT 可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
BERT 的应用
BERT 在许多自然语言处理任务中都取得了显著的成果，以下是一些常见的应用场景：
- 文本分类：例如，将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。
- 命名实体识别：例如，从文本中识别出人名、地名、组织名等实体。
- 情感分析：例如，判断文本的情感倾向是正面、负面还是中性。
如何使用 BERT
要在你的项目中使用 BERT，你可以选择以下几种方式：
- 使用预训练模型：直接使用已经预训练好的模型，如
bert-base-chinese或bert-large-uncased。 - 微调模型：在特定任务上对预训练模型进行微调，以适应你的具体需求。
- 自定义模型：根据你的任务需求，自定义 BERT 模型结构。