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。

相关问题

什么是BERT（原理篇）？

BERT（原理篇）是一篇关于自然语言处理的论文，它提出了一种新颖的预训练语言模型，即Bidirectional Encoder Representations from Transformers（双向编码器转换器表示）。BERT的主要思想是通过在大规模文本语料上进行无监督的预训练，学习到丰富的语言表示，然后在特定任务上进行微调，从而达到提升模型性能的目的。

BERT模型的核心是Transformer编码器，它能够同时考虑上下文的信息，从而更好地理解句子中的语义和语法。BERT通过使用双向上下文来预测句子中的单词，从而使得模型能够更好地理解句子的语义。此外，BERT还引入了Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两个任务来进一步提升模型的性能。

BERT的优势在于它能够学习到更丰富的语言表示，从而在各种自然语言处理任务中取得了很好的效果，包括文本分类、命名实体识别、问答系统等。BERT的出现对于自然语言处理领域具有重要的意义，它为研究者们提供了一种强大的工具，可以用于解决各种自然语言处理任务。

BERT比lstm好在那里？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）相较于LSTM（Long Short-Term Memory）在以下几个方面具有优势：

1. 上下文理解能力：BERT是一种基于Transformer的预训练模型，它能够同时考虑前后文的信息，从而更好地理解单词或句子的含义。而LSTM只能通过有限的记忆单元来处理序列上下文信息。

2. 预训练和微调：BERT通过大规模无监督的预训练任务，学习到通用语言表示，然后再通过有监督的微调任务进行特定任务的迁移学习。这种方式使得BERT能够在各种NLP任务上取得良好的性能，而LSTM则需要单独训练每个特定任务的模型。

3. 句子级别任务：BERT可以直接处理句子级别的任务，如文本分类、情感分析等，而LSTM需要额外的注意力机制或池化操作来处理整个句子。

4. 长序列处理：BERT通过自注意力机制（self-attention）来建模长距离依赖关系，从而更好地处理长序列。而LSTM在处理长序列时可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

需要注意的是，BERT和LSTM都有各自的使用场景和适用性，具体选择哪种模型还要考虑任务的特点和数据集的规模等因素。