使用BERT进行自然语言处理（NLP）：详细介绍及示例代码

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它在NLP任务中取得了显著的成功。本文将详细介绍BERT的工作原理，并提供相应的示例代码。

1. BERT简介
   BERT是由Google开发的一种预训练语言模型，通过大规模的无监督训练从大量文本数据中学习语言的表征。与传统的单向语言模型不同，BERT使用了Transformer模型的双向编码器结构，能够同时考虑上下文的信息，从而提升了模型的性能。BERT的预训练过程包括两个任务：掩码语言建模（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。在预训练完成后，BERT可以通过微调的方式应用于各种具体的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。

2. BERT的工作原理
   BERT的核心是Transformer模型，它由多个编码器层组成。每个编码器层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够根据输入序列中的上下文信息，动态地计算每个词的重要性权重，从而捕捉句子中的长距离依赖关系。前馈神经网络则对每个词的隐藏表示进行非线性变换和映射。

BERT模型的输入是经过特殊处理的文本序列，其中包含了特殊的标记。例如，[CLS]标记用于表示序列的开始，[SEP]标记用于分隔两个句子，[MASK]标记用于掩盖输入序列中的某些词。在掩码语言建模（MLM）任务中，BERT模型通过随机掩盖一部分输入序列