BERT (language model) - Wikipedia
Next sentence prediction (NSP): In this task, BERT is trained to predict whether one sentence logically follows another. For example, given two sentences, "The cat sat on the mat" and "It …
BERT 系列模型 | 菜鸟教程
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是2018年由Google提出的革命性自然语言处理模型，它彻底改变了NLP领域的研究和应用范式。
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 …
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…
Oct 26, 2024 · 问：BERT 有什么用？ BERT 用于执行 NLP 任务，如文本表示、命名实体识别、文本分类、问答系统、机器翻译、文本摘要等。
【BERT】详解BERT - 彼得虫 - 博客园
Jun 15, 2024 · BERT，全称Bidirectional Encoder Representation of Transformer，首次提出于《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》一文中。
What Is the BERT Model and How Does It Work? - Coursera
Jul 23, 2025 · BERT is a deep learning language model designed to improve the efficiency of natural language processing (NLP) tasks. It is famous for its ability to consider context by …
A Complete Introduction to Using BERT Models
May 15, 2025 · In the following, we’ll explore BERT models from the ground up — understanding what they are, how they work, and most importantly, how to use them practically in your projects.
BERT - 維基百科，自由的百科全書 - zh.wikipedia.org
基於變換器的雙向編碼器表示技術 （英語： Bidirectional Encoder Representations from Transformers， BERT）是用於 自然語言處理 （NLP）的預訓練技術，由 Google 提出。 [1][2] …
BERT模型全面剖析：史上最详尽教程，从入门到精通-CSDN博客
BERT 采用 Transformer 架构，具体来说，是通过多层的 Transformer 编码器来实现。 与以前的 NLP 模型不同，BERT 的关键创新在于使用双向（bidirectional）上下文来 预训练模型，使其能 …
【一文读懂】从零开始理解BERT模型核心原理 - 知乎
Aug 15, 2025 · BERT基于Transformer编码器部分，所以我们先来简单回顾一下Transformer得几个核心组件（详细内容可以参考 Transformer模型详解-笔记篇）