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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在多个自然语言处理（NLP）任务中表现出了强大的能力。由于其能够捕捉双向上下文信息和强大的迁移学习能力，BERT广泛应用于各种NLP场景。以下是BERT的一些典型应用场景：

1. 文本分类

文本分类任务旨在将文本分配到预定义的类别。BERT可以通过微调（Fine-tuning）来执行此类任务，尤其适合处理情感分析、垃圾邮件分类、新闻分类等问题。

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