BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，能够处理多种语言的自然语言处理任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，通过双向Transformer编码器理解上下文信息，适用于多种自然语言处理任务。
模型特点
双向上下文理解
BERT通过双向Transformer编码器同时考虑左右上下文，提供更全面的语言理解能力。
多语言支持
模型支持104种语言的处理，适用于跨语言应用场景。
预训练+微调范式
模型先在大量无标注数据上预训练，然后针对特定任务进行微调，显著提升下游任务性能。
模型能力
文本分类
命名实体识别
问答系统
语义相似度计算
文本摘要
情感分析
使用案例
客户服务
智能客服系统
用于理解客户问题并提供自动回复
提升客服效率，降低人工成本
内容审核
有害内容检测
自动识别文本中的不当内容
提高审核效率，减少人工审核工作量
商业智能
客户评论分析
分析产品评论中的情感倾向和关键主题
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C
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问答系统
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