BERT：用于语言理解的深度双向Transformer的预训练
原文英文，约600词，阅读约需2分钟。发表于：。“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” is a groundbreaking paper by Jacob Devlin et al. that introduces BERT (Bidirectional Encoder Representations...
这篇文章介绍了Jacob Devlin等人的开创性论文“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”，该论文引入了BERT（双向编码器转换器的预训练），这是一个旨在改进自然语言处理（NLP）任务的模型。BERT通过双向上下文处理文本，使其能更有效地理解上下文。它建立在Transformer架构上，使用自注意机制来衡量句子中不同单词的重要性。BERT在各种NLP基准测试中取得了最佳结果，显著提高了阅读理解和命名实体识别等任务的性能。BERT具有高度的通用性，可以应用于多个NLP任务，而无需进行大量的任务特定架构更改。作者已经发布了模型和代码，促进了该领域的广泛采用和进一步研究。
