BERT是基于Transformer架构的模型。Transformer是一种基于self-attention机制的神经网络架构，广泛用于自然语言处理任务中。它通过在输入序列中每个位置上运行自注意力机制来建立上下文表示。

  BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Transformer的一种实现。它包含多个编码器层，每个编码器层由多个自注意力机制和前馈神经网络组成。BERT模型在训练过程中使用了大量的无标签句子数据，通过预测句子中的遮蔽词和下一个句子的任务来学习上下文表示。

  BERT的特点是能够捕捉上下文信息，从而提取出丰富的语义表示。它采用了双向训练的方式，使得模型能够双向地理解上下文，从而更好地处理涉及到上下文信息的自然语言处理任务。BERT模型在多个自然语言处理任务上取得了很好的表现，包括文本分类、命名实体识别、问答任务等。

  总之，BERT模型基于Transformer架构，利用自注意力机制和双向训练的方式，可以有效地为自然语言处理任务提取语义表示。