给我讲一下BERT的模型结构

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理模型，其主要用于文本分类、问答和机器翻译等任务。

BERT的模型结构由Transformer网络构成，其中包含多层双向的循环神经网络。在训练过程中，BERT使用了大量的文本数据进行预训练，并将训练好的参数用于各种自然语言处理任务。

除了Transformer网络之外，BERT还包含一个可以根据任务的需要自动调整的输出层，以及一些其他的技巧，如使用特殊的输入标记（如"[CLS]"和"[SEP]"）来标识文本序列的开头和结尾，以及使用随机的掩码（masking）来模拟处理未知单词的情况。

整个BERT模型都是基于自注意力（self-attention）机制构建的，在处理输入文本时，BERT会自动学习如何捕捉文本中的关键信息和关系。这使得BERT模型非常适用于自然语言处理中的许多任务，因为它可以自动学习文本的语义特征，并使用这些特征来进行预测和决策。