masked language model

掩码语言模型（masked language model）是一种自然语言处理模型，它可以根据上下文预测一个被掩盖的词语。这种模型在语言理解、文本生成、机器翻译等领域有广泛应用。其中最著名的就是BERT模型，它是一种基于掩码语言模型的预训练模型，被广泛应用于自然语言处理任务中。

相关问题

mask language model

BERT 模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，双向编码器来自Transformer的表征）是一种大型预训练的深度双向Transformer模型，被Broad Institute称为“预训练模型的新时代”。 BERT模型在2018年的自然语言处理领域竞赛中表现出色，并在包括GLUE、SQuAD v1.1、SQuAD v2.0等任务上达到新的最佳表现。 BERT的表现优势源于其使用了两个新机制，命名为Masked LM（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。其中，Masked LM是一种基于遮盖词的语言建模方法，用于在单个句子中预测遮蔽词的标志，从而使得BERT如其名“双向”，可以同时考虑到左右两边的文本来理解当前文本信息。

Bert有两个无监督任务来训练模型，分别是MLM (mask language model)和Next Sentence Prediction(NSP)。

是的，BERT使用了两个无监督任务来预训练模型：Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)。 MLM任务要求模型在输入序列中随机屏蔽一些词，然后预测这些被屏蔽的词。这个任务可以帮助模型学习词汇的上下文信息。NSP任务则要求模型判断两个输入句子是否连续，以此来训练模型对文本序列的理解和推断能力。这两个任务的结合可以帮助BERT学习更好的语言表示，从而提高在各种自然语言处理任务中的性能表现。