本文深入探讨BERT模型，包括其双向Transformer编码、Masked LM、Transformer结构及Sentence-level处理。BERT利用Transformer的注意力机制捕捉词汇间的上下文关系，通过Masked LM增强句子特征，适用于NLP任务如命名实体识别。微调阶段，通过组合Masked LM和Next Sentence Prediction的损失函数进行优化。
| 主要作用 | 优点 | 缺点 | |
| BERT | |||
| BILSTM | |||
| BIGRU |
BERT中demo：如图两个句子的分类任务（MNLI\QQP\QNLI\STS-B\MRPC\RTE\SWAG),单句的分类任务（SST-2\CoLA);问答任务（SQuAD v1.1）；单句序列标注任务（CoNLL-2003 NER)，Google在很多任务上都做了测试，显示出了较好的性能。（预训练机制、微调机制？？）
一、BERT 原理初探
原文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
参考阅读笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 ；https://www.jianshu.com/p/4cb1f255cd7c ；https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.html
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