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=== 双向结构 === 与单向模型(如OpenAI的GPT)相比,BERT的双向结构有以下优势: 1、全面的上下文信息:由于BERT同时考虑了每个词的左侧和右侧信息,因此它可以更全面地理解上下文,这对于许多NLP任务至关重要。 2、更好的语言理解能力:双向结构使得BERT能够处理需要同时考虑前后文信息的复杂任务,例如句子中的词汇消歧或语境中的否定检测。 3、灵活性:因为BERT基于双向结构,它可以通过在预训练期间使用不同的预训练任务来灵活地适应不同类型的下游任务,例如Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。
摘要:
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