BERT: 深度双向Transformer的预训练

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简介：
本文介绍了BERT模型，一种基于深度双向Transformer的新型语言表示模型，它通过无监督的方式进行大规模文本预训练，显著提升了多项自然语言处理任务的表现。 BERT：深度双向变换器的语言理解预训练本段落介绍了一种名为BERT的新方法，它代表了Transformer模型在语言理解和生成任务上的重大进步。与传统的单向语言模型不同，BERT利用一种新颖的深层双向编码机制进行预训练，从而显著提高了对上下文的理解能力。通过大量未标注文本数据的微调和改进的技术细节，该研究展示了其在一系列自然语言处理基准测试中的优越性能，并为未来的研究提供了一个强大的基础架构。请注意：原文中没有具体提及联系方式等信息，因此重写时并未做相应修改。

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BERT: 深度双向Transformer的预训练

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