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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、Googleが開発した自然言語処理（NLP）向けのAIモデルで、文脈を前後の両方向から同時に理解できる点が特徴です。 従来の片方向モデルに比べて、文の意味や語の関係性をより深く正確に捉えることができ、検索エンジンや翻訳、質問応答など多くのタスクで革新的な成果をもたらしました。 BERTはTransformerという深層学習アーキテクチャをベースにしており、「Masked Language Modeling（マスク付き言語モデル）」と「Next Sentence Prediction（次文予測）」という事前学習タスクを通じて、大量のテキストから汎用的な言語理解能力を獲得します。 BERTの主な活用例は以下の通りです： • Google検索におけるクエリの意味理解 • 自然言語による質問応答（Q&A）システム • 文書分類・感情分析・要約生成 • チャットボットやカスタマーサポートの自然言語理解 • 多言語翻訳や対話生成の事前モデルとしての活用 BERTは、自然言語の意味を深く把握するための基盤モデル（Foundation Model）として、現在のNLPのスタンダードとなっており、その後に登場したRoBERTaやDistilBERT、ALBERTなど多数の派生モデルにも影響を与えています。
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