Google BERT

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BERT是一种用于自然语言处理的先进预训练模型，通过学习上下文关系，提供准确的语言表示，可应用于问答系统和情感分析等多个领域。

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Google BERT简介

什么是”Google BERT”？

BERT是一种用于自然语言处理的预训练模型，由Google AI Language团队开发。它通过在大规模未标注的文本语料库上进行预训练，然后在小规模数据集上进行微调，可以用于构建先进的问答系统和其他NLP模型。

“Google BERT”有哪些功能？

1. BERT可以进行深度双向无监督语言表示的预训练，通过学习上下文关系，生成每个单词的表示。
2. BERT可以在多个NLP任务上进行微调，包括问答、情感分析等，提供了高准确度的结果。
3. BERT支持多种语言，可以适应不同的文本处理需求。

产品特点：

1. BERT是首个深度双向无监督语言表示模型，利用了上下文关系，提供更准确的单词表示。
2. BERT的预训练模型可以在30分钟内在单个Cloud TPU上完成，或者在几小时内使用单个GPU完成。
3. BERT的源代码基于TensorFlow构建，提供了多个预训练语言表示模型。

应用场景：

1. 问答系统：BERT可以用于构建智能问答系统，提供准确的答案和解决方案。
2. 情感分析：BERT可以分析文本中的情感倾向，帮助企业了解用户的反馈和情感。

“Google BERT”如何使用？

1. 下载BERT的源代码，并安装TensorFlow。
2. 使用预训练模型进行微调，根据具体任务进行参数设置和训练。
3. 在微调后的模型上进行推理，获取准确的结果。

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https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html

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