BERT模型：预训练深度双向Transformer在自然语言理解中的应用

BERT模型：预训练深度双向Transformer在自然语言理解中的应用

BERT模型是由Google AI Language团队在2018年提出的一种基于Transformer架构的深度双向语言表示模型，通过预训练和微调两个阶段，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成果。BERT的核心创新在于其双向编码能力和独特的预训练任务设计。它使用多层Transformer编码器来捕捉文本中的上下文信息，并通过Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)两种方式增强模型性能。这种预训练方式使BERT能够生成丰富的语义表示，为后续在特定任务上的微调提供了强大基础。BERT的推出标志着NLP领域的重大突破，其预训练模型在多个基准测试中超越了传统方法，成为NLP研究的重要基石。