换一种说法：Transformer [65]结构是 BERT 模型的核心构件，用于对输入序列进行重新编码，提取上下文中的各类深层次语义特征信息，多头自注意力是Transformer 模型的关键模块，它可以对文本中每个词与其他词的相关性进行计算，由此对文本内部蕴含的长距离依赖关系进行抽象，同时可以在不同的表示子空间学到相关的信息。

换句话说，Transformer [65] 是 BERT 模型的核心组件，它可以重新编码输入序列，提取上下文中的各种深层次语义特征信息。多头自注意力是Transformer 模型的关键模块，它可以计算文本中每个词与其他词的相关性，从而抽象出文本内部的长距离依赖关系，并在不同的表示子空间中学习相关信息。