BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由 Google 发布的预训练语言模型,通过双向Transformer架构实现对文本的深度理解。它在自然语言处理(NLP)领域具有革命性意义,广泛应用于问答系统、情感分析、文本分类等任务。

💡 核心特点

  • 双向上下文理解:同时考虑词语左右两侧的语境
  • 预训练 + 微调机制:通过大规模文本预训练,再针对具体任务进行微调
  • 多任务适应性:可迁移至文本相似度、命名实体识别等场景
  • 🌐 支持多语言:通过多语言版本可处理中文、英文等文本

📌 典型应用场景

任务类型 示例 图片
问答系统 根据问题匹配答案
bert_question_answering
文本分类 新闻情感倾向判断
bert_text_classification
命名实体识别 人名/地名/组织名检测
bert_ner

🧠 技术实现

  1. 基础架构:基于Transformer的编码器结构
  2. 预训练任务
    • 掩码语言模型(MLM)
    • 下一句预测(NSP)
  3. 微调方式

📚 推荐学习路径

📌 提示:在使用BERT进行中文处理时,建议使用bert-base-chinese版本以获得更优效果!