BERT 比 ELMo 效果好的原因. 从网络结构以及最后的实验效果来看，BERT 比 ELMo 效果好主要集中在以下几点原因： LSTM 抽取特征的能力远弱于 Transformer; 拼接方式双向融合的特征融合能力偏弱; BERT 的训练数据以及模型参数均多于 ELMo; 5 BERT的优缺点 优点

Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google. [1] [2] It learns to represent text as a sequence of vectors using self-supervised learning. It uses the encoder-only transformer architecture.

BERT是一个语言表征模型（language representation model），通过超大数据、巨大模型、和极大的计算开销训练而成，在11个自然语言处理的任务中取得了最优（state-of-the-art, SOTA）结果。

2018年10月11日 · Abstract: We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers.

2024年10月26日 · BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。BERT 在自然语言处理（NLP）领域取得了重大突破，因为它能够有效地捕捉文本的上下文信息，从而在各种 NLP 任务中表现出色。

2024年6月10日 · BERT 代表双向编码器表示来自Transformer（BERT），用于高效地将高度非结构化的文本数据表示为向量。 BERT是一个经过训练的 Transformer 编码器堆栈。 主要有两种模型大小：BERT BASE和BERT LARGE。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在几年前在自然语言处理领域掀起了巨大的浪潮。 如果你对深度学习和 NLP 感兴趣，或者想尝试自己从零开始训练一个 BERT 模型，那么这篇文章就是为你准备的。

We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers.

2024年2月9日 · 本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。

2024年3月16日 · 基于变换器的双向编码器表示技术（英语： Bidirectional Encoder Representations from Transformers ，BERT）是用于自然语言处理（NLP）的预训练技术，由Google提出。 [1] [2] 2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。Google正在利用BERT来更好地理解用户搜索语句的语义。