BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。其输入是一个句子对（pair of sentences），每个句子都可以很长，因此需要使用特殊的标记方法进行编码。输出是每个句子中每个词的嵌入向量表示，这些向量可以用于各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。BERT模型的特点是双向性，即同时考虑了上下文信息和目标词汇的信息，因此在各种NLP任务中表现出色。
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