更新時間:2025-11-22 00:07:55作者:貝語網(wǎng)校
BERT是一種預(yù)訓(xùn)練模型,全稱為Bidirectional Encoder Representations from Transformers(Transformer雙向編碼表示法)。它是由Google開發(fā)的,基于Transformer模型,并經(jīng)過大規(guī)模文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,以學(xué)習(xí)序列中的結(jié)構(gòu)和關(guān)系。BERT通過雙向(即上下文)信息來學(xué)習(xí)表示序列中的單詞,這使得它能夠更好地處理序列數(shù)據(jù),并應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)。
2. masked language model pretraining:BERT通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中遮蓋部分單詞,并預(yù)測被遮蓋單詞的概率來訓(xùn)練模型,這種方法被稱為masked language model pretraining。
3. fine-tuning:在BERT等預(yù)訓(xùn)練模型上,對特定任務(wù)進行微調(diào)的過程稱為fine-tuning。
4. token classification:在BERT中,將輸入序列劃分為不同的語義單元稱為token classification。
5. contextual understanding:BERT能夠從上下文文本中獲取信息,從而實現(xiàn)上下文相關(guān)的語義理解。
6. BERT for NLP tasks:BERT廣泛應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù),如文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等。
7. BERT for language generation:BERT可用于語言生成任務(wù),如生成對話、故事等。
8. BERT embeddings:BERT模型輸出的向量表示,可用于各種NLP任務(wù)中的特征提取。