前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

BERT 是 Bidirectional Representation for Transformers 的缩写，由谷歌人工智能语言研究人员于 2018 年提出。虽然其主要目的是提高对谷歌搜索相关查询含义的理解，但 BERT 已成为各种自然语言任务中最重要、最完整的架构之一，在句子对分类任务、问答任务等方面取得了最先进的成果。

BERT 是一种强大的自然语言处理技术，可以提高计算机理解人类语言的能力。BERT 的基础是利用双向语境来获取复杂而深刻的单词和短语表述。通过同时检查单词上下文的两侧，BERT 可以从上下文中捕捉到单词的全部含义，