BERT是一种自然语言处理模型，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers（双向Transformer编码器表示）。它是由Google于2018年底发布的，是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。

  BERT的主要特点是双向性，它通过预训练阶段学习中双向上下文的信息，使得模型能够更好地理解单词在不同上下文中的含义。传统的单向语言模型只能根据前面的单词预测下一个单词，而BERT可以同时根据前后上下文来预测当前单词，从而更好地把握单词的语义。

  BERT的核心是Transformer架构，其中包含了多层的自注意力机制。自注意力机制能够在一次计算中同时考虑到输入序列中的所有位置之间的关系，通过学习每个单词与其他单词之间的相互作用，建立更好的上下文表示。

  BERT的预训练过程是在大规模的文本语料上进行的，通过对大量的无标签文本进行掩盖和预测任务，使得模型学习到丰富的语言知识。在预训练阶段完成后，BERT可以通过微调在下游任务上进行训练，如文本分类、命名实体识别、问答等。

  BERT在自然语言处理领域取得了重大突破，获得了许多任务上的最佳结果。它能够更好地处理语义理解、上下文依赖和语言推理等问题，为后续的文本处理任务提供了强大的基础模型。同时，BERT也促进了预训练-微调的模型训练方式在该领域的广泛应用。