BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）是由Google在2018年提出的一种自然语言处理（NLP）模型。它是一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型，能够在多种NLP任务上取得优异的效果。
BERT模型的核心思想是利用Transformer的自注意力机制，通过联合左侧和右侧的上下文，从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。这种双向编码器可以在大型未标记文本上进行预训练，然后通过添加额外的输出层进行微调，用于各种NLP任务。
BERT模型的训练过程包括两个主要任务：屏蔽语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。在预训练阶段，BERT模型通过这些任务学习到丰富的语言表示，然后在具体的NLP任务上进行微调，以达到最佳效果。
BERT模型在多种NLP任务中表现出色，包括文本分类、问答系统、命名实体识别和语义相似度计算等。它的成功主要归功于其双向编码器和大规模预训练策略，这使得BERT能够理解语言的上下文和细微差别，从而显著提升在情境中理解无标记文本的能力
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