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- 读懂BERT，看这一篇就够了 - 知乎
BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1 1 中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80
- 万字长文，带你搞懂什么是BERT模型（非常详细）看这一篇就够了！-CSDN博客
BERT 通过利用其双向表示学习来捕捉给定文本中的上下文细微差别、语义含义和句法结构，在情绪分析方面表现出色。 这使 BERT 能够通过考虑单词之间的关系来理解句子中表达的情绪，从而产生高效的情绪分析结果。
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language . . .
We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers
- BERT - 维基百科，自由的百科全书 - zh. wikipedia. org
基于变换器的双向编码器表示技术 （英语： Bidirectional Encoder Representations from Transformers， BERT）是用于 自然语言处理 （NLP）的预训练技术，由 Google 提出。 [1][2] 2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。 Google正在利用BERT来更好地理解用户搜索语句的语义。
- BERT Model - NLP - GeeksforGeeks
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) stands as an open-source machine learning framework designed for the natural language processing (NLP)
- 掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（1）-腾讯云开发者社区-腾讯云
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的革命性 自然语言处理 (NLP) 模型。 它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言的上下文和细微差别。
- NLP必读：十分钟读懂谷歌BERT模型 - 知乎
BERT是一个语言表征模型（language representation model），通过超大数据、巨大模型、和极大的计算开销训练而成，在11个自然语言处理的任务中取得了最优（state-of-the-art, SOTA）结果。
- 深度学习自然语言处理（NLP）模型BERT：从理论到Pytorch实战
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型。 它是由Google在2018年提出的，采用了Transformer架构，并在大规模语料库上进行了预训练。
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