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BERT模型于2018年10月提出。全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder(因为decoder不能获取要预测的信息)。

BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的表示。

谷歌甚至开始使用BERT来改善搜索结果。


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