BERT革新自然语言处理领域 | AI生成和翻译
什么是BERT？
BERT（来自Transformers的双向编码器表示）是谷歌于2018年推出的基于Transformer的模型。它通过实现对文本的深度双向理解，彻底改变了自然语言处理领域，在问答、情感分析和命名实体识别等多项任务中取得了突破性表现。
核心创新
BERT的突破性进展主要体现在预训练策略、架构设计和微调方法上：
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双向预训练： 与GPT（从左到右）或ELMo（浅层双向）等早期模型不同，BERT能同时从两个方向阅读文本。通过考虑每个单词的完整上下文环境，而非单一方向的内容，它能捕捉更丰富的语境表征。
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掩码语言建模： 在预训练阶段，BERT会随机遮盖输入中15%的单词，并训练模型根据上下文预测这些被遮盖的单词。这种”填空”任务促使模型在不依赖序列生成的情况下，学习细微的词汇关系和语法结构。
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下一句预测： 为提升句子级理解能力，BERT使用句子对进行预训练：其中50%是连续句子（正例），50%是随机组合（负例）。模型通过判断第二句话是否逻辑承接第一句话，增强了在摘要生成或对话等任务中的连贯性检测能力。
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纯Transformer编码器架构： BERT仅采用原始Transformer中的编码器堆栈（不含解码器），根据版本不同（BERT-base或BERT-large）包含12或24个层级。这种设计使其在编码任务中具有高效性，并能利用自注意力机制并行处理长距离依赖关系。
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基于微调的迁移学习： 在大型无标注语料库（如BooksCorpus和英文维基百科）上完成预训练后，BERT只需添加简单的任务特定层即可在下游任务上进行微调。这种”通用型”方案大幅降低了从头开始训练特定模型的需求，使其具备多功能性和数据高效性。
这些创新推动自然语言处理从任务特定模型转向通用预训练嵌入范式，为RoBERTa、T5等模型铺平了道路。BERT的影响力体现在从搜索引擎到聊天机器人等各行各业的广泛应用中。