作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
机器学习(ML)方法一直以来都是研究者们研究和开发的热点方向，并取得了巨大的成功。近年来随着深度神经网络(DNNs)在自然语言处理领域的火爆，基于神经网络的机器学习模型越来越多地被应用于处理中文文本数据。其中BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，一种预训练语言模型，即使在小样本数据集上也能达到非常好的效果。在BERT提出后，围绕它建立的中文文本分类任务也一举成为主流。本文将详细阐述BERT的工作原理、原理细节和实际应用。在最后，本文会给出一些发展建议，并对可能遇到的问题做些探讨。
2.基本概念术语
2.1 BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), 是一种预训练语言模型。为了解决NLP问题，模型需要能够处理长序列数据，比如文本、图像等，因此BERT采用了一套双向Transformer结构，对输入的文本进行编码，产生固定长度的上下文表示。
2.2 Transformer
Transformer是Google提出的一种基于注意力机制的深度学习网络。由encoder和decoder组成，可以对任意长度的输入进行建模，同时通过注意力机制实现长期依赖关系的建模。
2.3 Pre-trainning and Fine-tuning
BERT借鉴Masked Language Model和Next Sentence Prediction的方法，先对大量的无标签文本数据进行预训练，然