BERT 高频面试题八股文——基础知识篇

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作者：王几行XING 原 文 地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/690588915 基础知识 1. 问：请简述自然语言处理 (NLP)的主要研究目标是什么？ 答：NLP的主要研究目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 2. 问：什么是BERT模型，它为什么重要？ 答：BERT是一种预训练语言表示的模型，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers。它重要是因为通过大量的语料库 预训练，BERT能够理解语言中的上下文，显著提升了包括问答系统、情感分析等在内的NLP任务的性能。 3. 问：请解释什么是Tokenization以及它在BERT中的作用。 答：Tokenization是将文本分割成一系列的tokens（如单词、字符或子词）的过程。在BERT中，这一步骤是必要的，因为模型是基于tokens进行训练和理解文本的。 4. 问：BERT模型如何处理单词的上下文信息？ 答：BERT使用双向Transformer编码器，能够 ………………………………