BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，由谷歌于2018年开发。它通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息和上下文关系。BERT采用了Transformer架构，能够捕捉句子中的长距离依赖关系，并在各种NLP任务中取得了显著的性能提升。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，BERT具有更强的表达能力和更高的计算效率。自问世以来，BERT已成为自然语言处理领域的研究热点和工业应用的重要基石。