BERT是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的缩写，是一种由Google开发的预训练自然语言处理模型。
BERT的核心思想是通过双向Transformer架构来理解文本的上下文。与传统的单向语言模型不同，BERT可以同时考虑一个词在句子中的前后文信息，从而更准确地理解语义。
BERT的出现极大地推动了自然语言处理（NLP）领域的发展，被广泛应用于问答系统、文本分类、情感分析等任务中。
BERT的训练过程包括两个阶段：预训练和微调。在预训练阶段，BERT使用大量的文本数据进行无监督学习，以捕捉语言的深层结构；而在微调阶段，它会针对特定任务进行优化。
目前，BERT已经成为许多NLP模型的基础，为后续的改进版本如RoBERTa、ALBERT等奠定了重要基础。