BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tr

《BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - 原理与代码实例讲解》

关键词： 自然语言处理，BERT模型，Transformer，预训练，文本分类，命名实体识别，问答系统，代码实例。

摘要： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种先进的自然语言处理（NLP）模型，由Google AI在2018年提出。BERT通过双向Transformer编码器对文本进行深度预训练，从而学习到丰富的语义表示，大幅提升了NLP任务的表现。本文将详细介绍BERT的原理、数学模型、应用场景以及代码实例，帮助读者全面理解并掌握BERT的使用方法。

目录大纲

第一部分: BERT基础知识

第1章: 自然语言处理基础

1.1.1 自然语言处理概述