bert-base-chinese-ws

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种预训练的深度学习模型，最初由Google在2018年推出，用于自然语言处理任务。"bert-base-chinese-ws" 是指针对中文（简体）的一种基于BERT的基础模型变种，其中 "ws" 可能代表“word segmentation”（分词），这意味着这个模型是在进行了词语级别的预训练后，适用于中文文本的分析。

BERT-base-chinese-ws模型的特点是可以理解文本的上下文信息，通过Transformer架构对输入的句子进行编码，生成每个词汇的表示，这些表示可以用于多种下游任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。它通常包含大量的训练数据，以便捕捉到丰富的语言结构知识。