BERT (来自变压器的双向编码器表示) 是一种基于变压器的模型，旨在通过双向处理单词来理解句子中单词的上下文。与按顺序 (从左到右或从右到左) 读取文本的传统语言模型不同，BERT同时考虑两个方向。这使它能够捕获细微差别的关系和上下文。
BERT使用两个任务在大型数据集上进行预训练: 掩蔽语言建模 (预测句子中的掩蔽词) 和下一句预测 (理解句子关系)。这些任务有助于it在各种NLP应用程序中很好地推广。
它的受欢迎程度源于其在问答，情感分析和命名实体识别等任务中的最先进性能。BERT已成为众多NLP模型的基础，RoBERTa和disstilbert等变体提供了速度和效率的改进。拥抱面部转换器和TensorFlow提供了对预训练的BERT模型的轻松访问，使开发人员可以对特定任务进行微调。