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 | |
| 文本分类 | 新闻情感倾向判断 | |
| 命名实体识别 | 人名/地名/组织名检测 |
🧠 技术实现
- 基础架构：基于Transformer的编码器结构
- 预训练任务：
- 掩码语言模型（MLM）
- 下一句预测（NSP）
- 微调方式：
- 任务特定的输出层
- 使用 ml-projects/transformer 架构进行扩展
📚 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！