使用BERT算法进行语义分析_语义分析算法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

机器学习(ML)和深度学习(DL)在近几年的快速发展中产生了很大的影响。其中，深度神经网络的发展带来了一种新型的机器学习方法——深度学习。基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，在图像识别、自然语言处理等领域取得了惊艳成果。2019年，Facebook AI Research提出了一种全新的自然语言理解模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。该模型建立在Transformer模型之上，通过预训练来学习到文本中的语法和语义信息，并将这些信息转换成一个连续向量表示。因此，BERT可以用于各种NLP任务，包括文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译、摘要生成、自动摘要评分、实体链接、事件抽取、句子匹配等。因此，基于BERT算法的语义分析具有极高的实用价值。

本文主要介绍基于BERT算法的语义分析技术，首先对BERT算法进行相关的背景介绍；然后，简要介绍BERT的原理和特点；接着，介绍如何使用BERT进行文本分类、情感分析、文本相似度计算、情绪分析、问答系统、多文档摘要生成及自动摘要评分等任务；最后，给出未来的发展方向和挑战。

2. 相关概念及术语

BERT BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，一种预训练语言模型，由Google于2018年发布，是最先进的预训练NLP模型之一。 BERT的特点

• BERT采用了无监督的方式进行预训练，即无需标注的数据即可完成模型的训练；
• BERT是双向Trans