介绍BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理模型，由Google在2018年发布。它是一种基于Transformer架构的深度学习模型，能够对自然语言进行理解和处理。

BERT的特点是可以双向预训练，即可以同时考虑上下文信息和目标词的信息，从而更好地理解语言。它的预训练过程包括两个阶段：第一阶段是使用大量未标记的语料进行无监督预训练，第二阶段是使用少量标记的语料进行有监督微调。

BERT在多项自然语言处理任务上取得了非常优秀的成绩，包括问答、文本分类、命名实体识别等。它的出现对于自然语言处理领域的发展具有重要意义，也为深度学习在自然语言处理中的应用提供了新的思路和方法。