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2026/7/23 04:31:52
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BERT 基于 Transformer 编码器,采用双向语言建模预训练,能深层理解上下文语义。通过大规模无监督预训练后在下游任务微调,BERT 在分类、问答、命名实体识别等任务上大幅刷新指标,标志 NLP 进入预训练微调时代。
损失函数衡量模型预测与真实值的差距,指导参数优化。分类任务常用交叉熵损失,回归任务常用均方误差。通过反向传播与梯度下降不断最小化损失,使模型逐步收敛,是机器学习训练的基本范式。
自然语言处理(NLP)让计算机理解、生成和处理人类语言,包括分词、情感分析、机器翻译、问答系统等。早期依赖规则与统计方法,如今以 Transformer 为核心架构。NLP 已广泛应用于智能客服、搜索引擎、内容审核等场景。
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