bert结构

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由Google于2018年提出。它采用了Transformer架构，并利用双向上下文信息对输入文本进行编码，从而捕捉到更丰富的语义信息。BERT的核心思想是通过预训练任务来学习通用的语言表示，然后通过微调任务将这些表示应用于特定任务，如问答、分类等。BERT的成功在自然语言处理领域产生了深远的影响，引发了大量基于BERT的下游任务研究和应用。