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基本介绍

全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。BERT翻译成中文通常被称为“双向编码器表征法”或简单地称为“双向变换器模型”

Bidirectional：是双向神经网络，这个在学习 RNN 时候我们就了解到如何使用双向 RNN 让每一个词视野更加广阔，不但可以看到其前面词还能看到其后面的词。

Encoder：说明 BERT 是编码器。

Representations：BERT 是完成词的表征的任务的模型，之前我们已经学过了了 word2vec。

Transformer：其实 BERT 就是 transform 解码器部分，表示 BERT 结构没有采用 LSTM 这样。 RNN 结构，而是采用了 Transformer 这样结构来实现双向循环神经网，Transformer 对象 LSTM 的优势是并行计算
 

在自然语言处理领域，BERT以其出色的性能和广泛的应用而著称，为多种语言理解任务提供了强大的预训练模型基础

1）预训练阶段：BERT通过预训练任务来学习语言的深层表示。这些任务通常包括“遮蔽语言模型”（Masked Language Model，MLM）（类似于完形填空）和“下一句预测”（Next Sentence Prediction，NSP）。在MLM任务中，模型被训练来预测输入句子中被遮蔽的词；而在NSP任务中，模型需要判断两个句子是否是连续的文本序列。

2）微调阶段：预训练完成后，BERT模型可以通过添加任务特定的输出层来进行微调，以适应不同的NLP任务，如情感分析、问答、命名实体识别等。微调过程利用了预训练阶段学到的语言表征，使得模型能够快速适应新的任务并取得优异的性能。

3）模型结构：BERT模型是由多层的Transformer编码器堆叠而成，每一层都包含自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络。这种深层结构使得BERT能够捕捉从浅层语法特征到深层语义特征的不同级别的语言信息。

4）性能表现：BERT在多个NLP任务上取得了当时的最先进结果，显著推动了自然语言处理技术的发展。它的成功也催生了许多后续的研究工作，包括对BERT结构的改进以及在不同语言和领域中的应用。

预训练：预训练是一种迁移学习的概念。所谓预训练模型，举个例子，假设我们有大量的维基百科数据，那么我们可以用这部分巨大的数据来训练一个泛化能力很强的模型（一个知识渊博的人，见多识广），当我们需要在特定场景使用时，例如做医学命名实体识别，那么，只需要简单的修改一些输出层，再用我们自己的数据进行一个增量训练，对权重进行一个轻微的调整即可（增加行业知识后，这个知识渊博的人就是行业专家）。预训练语言模型有很多，典型的如ELMO、GPT、BERT等
 

相关资料

BERT详解：概念、原理与应用-CSDN博客