BERT是Transformers 双向编码器表示的缩写，是 2018 年推出的改变游戏规则的 NLP 模型之一。BERT 的情感分类、文本摘要和问答功能使其看起来像是一站式 NLP 模型。尽管更新和更大的语言模型已经出现，但 BERT 仍然具有相关性，并且值得学习它的架构、方法和功能。
这篇综合文章深入探讨了 BERT 及其对自然语言处理和理解的重大影响。我们将介绍使其在 NLP 社区中脱颖而出的基本概念、运行机制和预训练策略。此外，我们还将使用预训练的 BERT 模型进行推理并训练 BERT 来分析电影评论。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-743822.html
什么是 BERT？
BERT 代表 Transformers 的双向编码器表示，标志着基于人工智能的语言理解发展的顶峰。它由 Google 研究人员于 2018 年开发，旨在理解搜索查询中单词的上下文，从而大大提高 Google 搜索结果的质量和相关性。<文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743822.html
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