Bert模型（更改）

Bert模型是Google在2018年发布的一个基于Transformer结构的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型。该模型通过大规模的无监督学习，将语言表示为连续的词向量形式，从而能够更好地理解自然语言中的语义和上下文信息。Bert模型在各种NLP任务中都取得了显著的性能提升，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。与传统的基于规则或统计的方法相比，Bert模型具有更好的泛化能力和迁移学习能力，可以应用于多种不同的应用场景中。