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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 开发的面向自然语言处理（NLP）的AI模型，其最大特点是能够同时从前后两个方向理解文本语境。 与传统的单向模型相比，BERT能够更深入、更准确地捕捉句子的语义和词语之间的关系，在搜索引擎、翻译、问答等众多任务上带来了革命性的突破。 BERT以 Transformer 深度学习架构为基础，通过“掩码语言模型（Masked Language Modeling）”和“下一句预测（Next Sentence Prediction）”这两项预训练任务，从海量文本中习得通用的语言理解能力。 BERT的主要应用场景如下： - Google 搜索中的查询语义理解 - 基于自然语言的问答（Q&A）系统 - 文档分类、情感分析与摘要生成 - 聊天机器人和客服系统的自然语言理解 - 多语言翻译和对话生成的预训练基础模型 BERT作为深度理解自然语言语义的基础模型（Foundation Model），已成为当前NLP领域的行业标准，并对其后出现的RoBERTa、DistilBERT、ALBERT等众多衍生模型产生了深远影响。
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