BERT 通常指自然语言处理中的预训练语言模型名称，缩写自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（基于 Transformer 的双向编码表示）。它通过在大量文本上预训练，学习上下文语义，常用于文本分类、问答、命名实体识别等任务。
（也可作人名 Bert，常见为 Albert、Bertram 等名字的昵称。）
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BERT helps the chatbot understand my question.
BERT 帮助聊天机器人理解我的问题。
After fine-tuning BERT on our dataset, the model achieved much higher accuracy in sentiment analysis.
在我们的数据集上对 BERT 进行微调后，模型在情感分析中的准确率大幅提高。
作为 NLP 术语的 BERT 来自 2018 年提出的模型名称缩写：Bidirectional Encoder Representations from Transformers，强调“双向”上下文理解（同时利用左、右两侧语境）与 Transformer 编码器结构。
作为人名的 Bert 则源自日耳曼语系名字成分（如 berht，意为“明亮、光辉”），常用于多个传统英文名字的简称。
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