Google BERT官网
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。
Google BERT官网入口网址
https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html
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数据统计
数据评估
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