BERT 介绍
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2025-02-22
大深度学习模型！RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
时间：2018年
关键技术：双向Transformer编码器与预训练微调技术
处理数据：擅长处理双向上下文信息，为语言理解提供了强大的基础
应用场景：自然语言处理、文本分类、情感分析等
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，其最大的创新在于引入了双向Transformer编码器。这一设计使得模型能够综合考虑输入序列的前后上下文信息，极大地提升了语言理解的准确性。通过在海量文本数据上进行预训练，BERT成功地捕捉并学习了丰富的语言知识。随后，只需针对特定任务进行微调，如文本分类、情感分析等，便可轻松实现高效的应用。
BERT在自然语言处理领域取得了显著的成就，并广泛应用于各类NLP任务，成为当前自然语言处理领域的翘楚。