BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌提出的革命性自然语言处理技术，通过双向Transformer架构实现深度语义理解。以下是关键信息：
核心特性
- 🧠 双向上下文理解：同时考虑词语前后语境，显著提升预训练效果
- 🔄 预训练+微调范式：支持多种NLP任务（如问答、文本分类）的迁移学习
- 📈 性能突破：在GLUE基准测试中刷新多项记录，成为行业标杆
应用场景
- 📚 文本分类：情感分析、意图识别
- 💬 问答系统：基于上下文的精准回答
- 🔍 信息抽取：实体识别与关系抽取
- 🤖 对话理解：提升聊天机器人的语义感知能力
扩展阅读
如需深入了解BERT的技术细节，可访问自然语言处理概述页面获取更系统的知识框架。
💡 小贴士：尝试在模型对比实验页面查看BERT与其他Transformer模型的性能差异