目錄
一、通俗解釋
二、專業解析
三、權威參考
BERT是基于Transformer Encoder的雙向語言預訓練模型,具備強大的語義理解能力,是現代自然語言處理的重要基石。它是一套讓機器像人一樣“前后一起看”的語言理解技術,它讓AI不光“讀得快”,還“讀得懂”。現在很多搜索引擎、客服系統、智能問答,背后都用了BERT技術。
一、通俗解釋
BERT就是一款“超級語言理解引擎”,它能看懂句子前后所有的詞,像人一樣理解句子的意思。
打個比方:
你給AI一句話:“他把蘋果吃了,因為___餓了。”
普通的模型只能順著讀,容易誤解。而BERT就像一個聰明的讀者,會前后同時掃一遍,知道“他餓了”還是“蘋果餓了”,從而給出更合理的答案。
它不是“只看前面”或者“只看后面”,而是前后一起看,所以它比以前的模型理解得更透徹、更像人。
再舉個例子:
你問搜索引擎:“你能告訴我天氣嗎?”
以前的搜索可能只看“天氣”兩個字,結果一大堆天氣網站;但有了BERT,它能理解“你在問問題”,就會優先推薦能直接回答你問題的內容。