bert模型到底是干什么的？

### BERT模型功能及应用介绍

#### 功能特性

BERT（双向编码器表示来自变换器）是一个重要的自然语言处理(NLP)里程碑，自2018年由Google推出以来，凭借出色的预训练机制和广泛应用而备受青睐[^1]。该模型具备强大的表征学习能力和上下文理解能力，在多项NLP任务上表现出色[^4]。

具体而言，通过采用Transformer架构下的多层双向转换器堆栈设计，使得BERT能够捕捉到输入序列中单词间的复杂依赖关系，并生成高质量的语言特征向量表示。这种独特的结构赋予了BERT卓越的理解力，可以更精准地解析语义信息并支持下游任务执行。

#### 应用场景

鉴于上述优势，经过充分预训练后的BERT被证明适用于众多类型的NLP挑战：

- **问答系统**：利用其良好的文本匹配度来提高检索效率与准确性；
- **情感分析**：借助对句子整体含义把握的能力来进行正面/负面情绪分类；
- **命名实体识别**：依靠深入挖掘词语间关联性的特长完成特定对象标注工作；
- **机器翻译**：增强源语言至目标语言转化过程中的流畅性和忠实度保持；
- **文本摘要生成**：基于全面的内容概括技巧提炼出核心要点形成简洁版本。

除了这些典型用途之外，随着技术进步和社会需求变化，更多创新性应用场景也在不断涌现和发展之中。例如，在医疗健康领域辅助诊断决策制定；或是应用于金融行业风险评估等方面均显示出巨大潜力。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)

outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
logits = outputs.logits