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BERT是一種用于自然語言處理的先進預訓練模型，通過學習上下文關系，提供準確的語言表示，可應用于問答系統和情感分析等多個領域。

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Google BERT簡介

什么是”Google BERT”？

BERT是一種用于自然語言處理的預訓練模型，由Google AI Language團隊開發。它通過在大規模未標注的文本語料庫上進行預訓練，然后在小規模數據集上進行微調，可以用于構建先進的問答系統和其他NLP模型。

“Google BERT”有哪些功能？

1. BERT可以進行深度雙向無監督語言表示的預訓練，通過學習上下文關系，生成每個單詞的表示。
2. BERT可以在多個NLP任務上進行微調，包括問答、情感分析等，提供了高準確度的結果。
3. BERT支持多種語言，可以適應不同的文本處理需求。

產品特點：

1. BERT是首個深度雙向無監督語言表示模型，利用了上下文關系，提供更準確的單詞表示。
2. BERT的預訓練模型可以在30分鐘內在單個Cloud TPU上完成，或者在幾小時內使用單個GPU完成。
3. BERT的源代碼基于TensorFlow構建，提供了多個預訓練語言表示模型。

應用場景：

1. 問答系統：BERT可以用于構建智能問答系統，提供準確的答案和解決方案。
2. 情感分析：BERT可以分析文本中的情感傾向，幫助企業了解用戶的反饋和情感。

“Google BERT”如何使用？

1. 下載BERT的源代碼，并安裝TensorFlow。
2. 使用預訓練模型進行微調，根據具體任務進行參數設置和訓練。
3. 在微調后的模型上進行推理，獲取準確的結果。

Google BERT官網入口網址

https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html

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