像BERT这样的预训练模型通过提高系统对语言和上下文的理解，在现代信息检索 (IR) 中起着至关重要的作用。BERT (Transformers的双向编码器表示) 在大量文本上进行训练，并且能够以双向方式理解上下文，这意味着它可以根据周围的单词来解释单词，而不仅仅是它们的近邻。
在IR中，BERT用于提高查询理解和文档相关性排名。通过将查询和文档嵌入到高维向量中，BERT可以捕获语义关系和上下文，从而允许IR系统将查询与上下文相关的文档进行匹配，即使它们不共享确切的术语。
像BERT这样的预训练模型减少了对特征工程的需求，因为它们可以直接生成嵌入，捕获单词、句子甚至整个文档的含义。这可以带来更好的搜索质量，尤其是在语义搜索、问题回答和内容推荐等任务中，理解查询背后的意图是提供相关结果的关键。