人工智能100问☞第36问：什么是BERT？

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一、普通解释
二、专业解析
三、权威参考

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BERT是基于Transformer Encoder的双向语言预训练模型，具备强盛的语义理解能力，是现代天然语言处理的重要基石。它是一套让呆板像人一样“前后一起看”的语言理解技术，它让AI不但“读得快”，还“读得懂”。现在许多搜索引擎、客服体系、智能问答，背后都用了BERT技术。
一、普通解释

BERT就是一款“超级语言理解引擎”，它能看懂句子前后所有的词，像人一样理解句子的意思。
打个比方：
你给AI一句话：“他把苹果吃了，由于___饿了。”
普通的模型只能顺着读，容易误解。而BERT就像一个聪明的读者，会前后同时扫一遍，知道“他饿了”照旧“苹果饿了”，从而给出更公道的答案。
它不是“只看前面”大概“只看后面”，而是前后一起看，以是它比以前的模型理解得更透彻、更像人。
再举个例子：
你问搜索引擎：“你能告诉我天气吗？”
以前的搜索大概只看“天气”两个字，结果一大堆天气网站；但有了BERT，它能理解“你在问题目”，就会优先保举能直接回复你题目的内容。