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BERT是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，由Google開發。它通過雙向上下文理解文本，適用於多種自然語言處理任務。
下載量 14
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
BERT是一種預訓練語言模型，通過大規模文本數據進行訓練，能夠捕捉文本中的深層語義關係。主要用於文本分類、問答系統、自然語言推理等任務。
模型特點
雙向上下文理解
BERT通過雙向Transformer編碼器捕捉文本中的上下文信息，能夠更好地理解語義關係。
預訓練與微調
BERT通過大規模預訓練學習通用語言表示，可通過微調適應特定任務。
多任務支持
BERT支持多種自然語言處理任務，如文本分類、問答系統、自然語言推理等。
模型能力
文本分類
自然語言推理
問答系統
命名實體識別
使用案例
自然語言處理
文本蘊含判斷
判斷兩個句子之間的邏輯關係（蘊含或非蘊含）。
在CB數據集上表現良好。
情感分析
分析文本的情感傾向（正面、負面或中性）。
在多個情感分析數據集上取得高準確率。
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