bert是什么意思(bert和transformencoder区别)

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一、bert模型原理

基本原理

BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类、序列标注、句间关系判断和机器阅读理解等）。

BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即：基于transformer的双向Encoder，所以在学习BERT之前先对Self-Attention与transformer进行学习，具体可以参考深入理解Bert核心：Self-Attention与transformer。

该模型的主要创新点在：（1）使用了MAsk机制捕捉句子中词语之间的的representation。（2）使用了NextSentencePrediction捕捉句子级别的representation。

二、bert什么时候出的

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是由Google于2018年10月发布的一种预训练语言模型。它通过使用Transformer架构和大规模无监督数据来学习句子的上下文表示。BERT的发布引起了广泛关注，并在自然语言处理领域取得了重大突破。它被认为是一种革命性的模型，对于诸如问答系统、文本分类、命名实体识别等任务具有重要意义。BERT的发布为自然语言处理研究和应用带来了巨大的影响，并成为了许多后续模型的基础。

三、bert和transformencoder区别

bert释义：

n.伯特（男子名，等于Burt）

transform释义：

vt.改变，使…变形；转换

vi.变换，改变；转化

encoder释义：

n.编码器；译码器

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