BERT 在许多文章中被认为是一个模型，然而，它更像是一个框架，因为它为机器学习从业者创建自己的类似 BERT 的版本提供了基础，这些版本经 ws号码列表 过微调以满足多种不同的任务，这可能就是谷歌也实现了它。 BERT 练的，并在问答对等下游自然 ws号码列表 语言处理任务上进行了改进。因此，这与其说是一次性的算法更改，不如说是一个基础层，旨在帮助理解和消除短语和句子中的语言细微差别，不断调整和改进。 BERT 的历史要开
始意识到 带来的价值，我们需要回顾过去的发展。自然语言挑战 理解单词如何与结构和含义相关是与语言学相关的研究领域。自然语 ws号码列表 言理解 ，或称为 NP，可以追溯 ws号码列表 到 60 多年前，可追溯到最初的图灵测试论文和对什么构成 AI 的定义，甚至可能更早。这个引人注目的领域充满了未解决的问题，其中许多与语言的模棱两可性质（词汇歧义）有关。英语中几乎所有其他单词都有多种含义。随着搜索引擎试图解释意图
以满足用户在书面和口头查询中表达的信息需求，这些挑战自然会延伸到不断扩展的内容网络。词汇歧义 在语言学中，歧义是在句子而不是单词的层面上。具有多 ws号码列表 种含义的单词结合在一起使模棱两可的短语和句子越来越难以理解。根据前剑桥大学、现在 全职研究员 斯蒂芬克拉克的说法：“歧义是计算素养的最大瓶颈，是所有自然语言处理的致命问题。”在下面的示例 ws号码列表 中，取自 （一个将英语单词分组为同义词（同义词集）的词汇数据库），我们看到“bass”这个词有多种含义，其中许多与音乐和音调有关，