BERT（来自变压器的双向编码器表示法）

BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，是自然语言处理（NLP）领域的一个开创性模型，极大地推动了机器理解和处理人类语言的方式。BERT 由Google 开发，于 2018 年发布，它引入了一种解释句子中单词上下文的新方法，从而实现了更准确、更细致的语言理解，标志着一大飞跃。与以往按从左到右或从右到左的顺序处理单词的模型不同，BERT 一次检查整个单词序列，通过查看单词前后的单词来捕捉单词的完整语境--这就是 "双向 "一词的由来。

核心理念

BERT 的架构基于Transformer模型，该模型利用注意力机制，在处理句子时权衡每个单词相对于其他单词的重要性。与早期的模型相比，这种机制使 BERT 能够以更复杂的方式理解上下文和单词之间的关系。BERT 的双向性是一项关键的创新，它可以通过同时考虑单词前后的单词来理解单词的全部语境。这种对上下文的全面理解大大提高了该模型解释语言中细微差别的能力，例如成语、同音词和复杂的句子结构。

预培训和微调

BERT 的训练过程包括两个主要阶段：预训练和微调。在预训练过程中，BERT 使用两个无监督任务对来自互联网的大量文本数据（如书籍和网页）进行训练：屏蔽语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。在 MLM 中，一定比例的输入标记被随机屏蔽，模型的目标是仅根据上下文预测屏蔽词的原始词汇 ID。NSP 包括通过预测给定句子是否紧跟原文中的另一个句子来训练模型理解句子之间的关系。这种广泛的预训练使 BERT 能够深入理解语言结构和语义。

微调是指在一个较小的特定任务数据集上进一步训练预训练 BERT 模型，使其一般语言理解能力适应特定任务，如情感分析、问题解答或命名实体识别。这一过程包括在预训练模型中添加特定任务输出层，并在新数据集上对其进行训练。微调利用了预训练过程中获得的丰富语言理解能力，与从头开始训练一个模型相比，需要的特定任务训练数据和时间更少。

应用

BERT 在各种 NLP 应用中得到广泛应用，提高了我们日常使用的系统和服务的性能。

搜索引擎

一个突出的应用是提高搜索引擎结果的准确性。通过理解搜索查询的上下文，BERT 可以帮助搜索引擎提供更相关的结果，从而显著提升用户体验。例如，如果用户搜索 "在没有路缘的山上停车"，BERT 可以理解 "没有 "是查询的关键部分，表示没有路缘，并返回与该特定情况相关的结果。

聊天机器人和虚拟助理

聊天机器人和虚拟助手也能从 BERT 先进的语言理解能力中获益。这些系统可以提供更准确、更符合语境的回应，使交互感觉更自然、更像人。例如，由 BERT 支持的聊天机器人可以更好地理解电子商务网站上复杂或细微的客户询问，从而提高客户服务和满意度。

其他应用

除搜索和对话式人工智能外，BERT 的功能还包括

• 情感分析：确定一段文字背后的情感基调，这对企业监测其在社交媒体上的品牌声誉至关重要。进一步了解情感分析及其应用。
• 文本摘要：自动生成简洁连贯的较长文本摘要，适用于新闻聚合或文档分析。了解有关文本摘要的更多信息。
• 机器翻译：通过更好地理解源文本的上下文来提高翻译的准确性。了解有关机器翻译的更多信息。

与其他机型的比较

虽然 BERT 彻底改变了 NLP，但了解它与其他模型的不同之处也至关重要。

GPT

由 OpenAI 开发的GPT（生成预训练变换器）模型也是基于变换器架构，但主要用于文本生成。与 BERT 不同，GPT 模型是单向的，只从一个方向处理文本。这使得它们在生成连贯且与上下文相关的文本方面表现出色，但在需要深入理解双向上下文的任务中，效果却不如 BERT。了解有关GPT-3和GPT-4 的更多信息。

RNN

在 Transformers 出现之前，递归神经网络（RNN）是许多 NLP 任务的标准。RNN 一次处理一个元素的数据序列，并保持对之前元素的 "记忆"。但是，它们在处理长程依赖关系时比较吃力，而且由于其顺序性，训练效率不如 BERT 等基于变换器的模型。

结论

BERT 是 NLP 发展史上的一个重要里程碑，在理解和处理人类语言方面具有无与伦比的能力。其双向方法与强大的 Transformer 架构相结合，使其能够高精度地执行各种语言理解任务。随着人工智能的不断发展，像 BERT 这样的模型在缩小人类和机器理解之间的差距方面发挥着至关重要的作用，为更直观、更智能的系统铺平了道路。对于那些有兴趣探索最先进的计算机视觉模型的人来说，Ultralytics YOLO 可提供与 NLP 的进步相辅相成的尖端解决方案。请访问Ultralytics 网站，了解更多有关其产品的信息，以及它们如何增强您的人工智能项目。