BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT通过双向训练Transformer，能够捕捉到文本中词语的上下文信息，是NLP领域的一个里程碑。
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