需要注意的是：不要过度炒作 BERT！
我很高兴能加入。首先我想说的是，我有机会和自然语言处理研究员 Alison Ettinger 聊了聊。他是芝加哥大学的教授，人非常友善。非常感谢他抽出时间和我讨论 BERT。
我们一起吃午饭后，，不要过度炒作 BERT，这一点非常重要。现在有很多关于它的讨论，但语言和语境的理解距离我们人类的理解能力还有很长的路要走。所以我认为重要的是，我们并没有过分强调这个模型的功能，但它仍然非常有趣，而且是自然语言处理和机器学习领域一个非常重要的时刻。闲话少叙，让我们开始吧。
BERT从何而来？
我想给大家大致介绍一下BERT的起源和发展方向。我觉得这些公告就 巴林 WhatsApp 号码数据库 像投向SEO行业的炸弹，基本上就像电影序列中的一个静止帧，但没有完整的前后片段。我们只是得到了一个稳定的帧。所以，我们得到了BERT的公告，但让我们稍微回顾一下过去。
自然语言处理
传统上，计算机很难理解语言。它们可以存储文本，我们可以输入文本，但语言对计算机来说始终是极其难以理解的。随之而来的是自然语言处理 (NLP)，在这个领域，研究人员开发独特的模型来解决特定类型的语言理解问题。例如：实体识别、分类、情感分析以及问答。
传统上，所有这些问题都是通过适合解决特定语言任务的单独模型来解决的，因此看起来有点像你的厨房：