加入了attention机制的bert模型介绍

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它是一种双向的模型，能够同时利用上下文信息进行预测任务。与传统的单向语言模型不同，BERT采用了双向Transformer编码器，从而使得模型可以同时利用上下文信息进行预测任务，具有更好的性能。

BERT模型在预训练阶段使用了两种预训练任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。在MLM任务中，BERT模型通过随机遮掩输入中的某些词汇，然后预测这些被遮掩的词汇；在NSP任务中，BERT模型预测两个句子是否是连续的。

在预训练阶段完成后，BERT模型可以通过微调来适应不同的自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。此外，BERT模型还可以添加Attention机制，进一步提高模型的性能。Attention机制可以让模型更加关注输入序列的重要部分，从而提高模型的预测精度。