【bert英文解释】BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google团队于2018年提出。它在自然语言处理任务中表现出色，尤其擅长理解上下文和语义关系。
以下是BERT的关键特点总结：
| 特点 | 说明 |
| 双向编码 | 能同时考虑词的前后上下文 |
| 预训练+微调 | 先在大量文本上预训练，再针对具体任务微调 |
| 多种任务适用 | 支持文本分类、问答、命名实体识别等 |
| 基于Transformer | 利用自注意力机制提升性能 |
BERT的推出极大推动了NLP领域的发展，成为许多后续模型的基础。
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