BERT是一种预训练的深度学习模型，用于执行序列标注任务（如命名实体识别）和自然语言推理任务。BERT模型使用了一种叫做双向编码器（Bi-directional Encoder）的结构，它能够同时考虑输入序列的前后信息，从而提高了模型的性能。BERT模型在许多自然语言处理任务中表现出了出色的性能，因此被广泛应用于各种文本分类任务中。
2. masked language model pretraining：在BERT中，通过在输入文本中遮盖部分单词并预测被遮盖单词的方式进行预训练，这种训练方式被称为masked language model pretraining。
3. fine-tuning：在预训练BERT模型的基础上，对特定任务进行微调的过程。
4. token classification：在BERT中，将输入文本分为不同的类别，例如名词、动词、形容词等，这种任务被称为token classification。
5. BERT for NLP tasks：BERT被广泛应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。
6. BERT for language understanding：BERT被广泛用于理解自然语言文本的含义和结构，例如在对话系统中识别对话的主题和意图。
7. BERT for text classification：BERT可以用于文本分类任务，例如根据文本内容将其分类为不同的类别。
8. BERT for sentiment analysis：BERT可以用于情感分析任务，即识别文本中的情感倾向。
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