BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、自然言語処理タスクのための大型のプリトレイン済みの言語理解モデルです。BERTはTransformerという深層学習のアーキテクチャを採用し、両方向の文脈を考慮して単語の埋め込みを学習します。これにより、BERTは文章内の文脈を理解し、タスクに応じた質の高い埋め込みを生成することができます。
BERTは複数のタスクに対して事前学習済みのモデルを提供しており、それらはタスク特化の微調整によって、精度の向上を見込めます。
BERTは、言語理解タスクで広く使用されており、文章の要約、質問応答、文章のニュアンス分析などに用いられます。