Bert是什麼意思

"BERT" 是 "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" 的縮寫，是一種自然語言處理（NLP）模型，由谷歌的研究人員開發。BERT 是一種預訓練的語言模型，它能夠理解輸入的上下文含義，從而在各種 NLP 任務中表現出色，例如問答、機器翻譯、文本分類等。

BERT 模型的核心特點是使用了 Transformer 架構，這是一種用於處理序列數據的神經網路架構，用於自然語言處理的任務。與傳統的語言模型不同，BERT 使用了雙向編碼器，這意味著它在預測一個詞的含義時會考慮上下文中的所有詞，而不僅僅是前文或者後文。

BERT 模型在發布後，很快成為了 NLP 領域的基準模型，被廣泛套用於各種 NLP 任務中。它的成功也促進了 NLP 領域的發展，激發了更多研究和創新。