剖析BERT模型在中文文本中的可解释性及多元应用.docx

剖析BERT模型在中文文本中的可解释性及多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的关键分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着深度学习技术的飞速发展，NLP取得了显著进展，各种模型不断涌现，其中BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型在中文NLP领域具有举足轻重的地位。

BERT模型由Google于2018年提出，它基于Transformer架构，通过双向编码器学习上下文信息，在