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目录

一、通俗解释

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，具备强大的语义理解能力，是现代自然语言处理的重要基石。它是一套让机器像人一样“前后一起看”的语言理解技术，它让AI不光“读得快”，还“读得懂”。现在很多搜索引擎、客服系统、智能问答，背后都用了BERT技术。

一、通俗解释

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，因为___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”还是“苹果饿了”，从而给出更合理的答案。

它不是“只看前面”或者“只看后面”，而是前后一起看，所以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？”

以前的搜索可能只看“天气”两个字，结果一大堆天气网站；但有了BERT，它能理解“你在问问题”，就会优先推荐能直接回答你问题的内容。