Bert是什么时候提出的？

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），即双向Transformer表示模型，是由Google的研究团队在2018年9月发布的。它是在原有的Transformer架构基础上进行的一项重要创新，特别强调了预训练语言模型的双向上下文理解能力，通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再针对特定的下游任务进行微调，显著提高了许多自然语言处理任务的表现。Bert的成功极大地推动了现代深度学习在NLP领域的应用。