BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言表示模型。与传统的单向语言模型不同，BERT能够利用上下文中的信息进行预测。

  BERT的预训练分为两个阶段：Masked LM（遮蔽语言模型）和Next Sentence Prediction（下一句预测）。

  在Masked LM阶段，BERT会随机遮蔽输入文本中的一些单词，然后预测这些被遮蔽的单词是什么。为了使模型能够获得双向上下文的信息，BERT会同时考虑前后文的上下文信息来进行预测。

  在Next Sentence Prediction阶段，BERT会通过判断两个句子是否是连续的来进行预测。模型会随机选择两个句子，有时选择两个连续的句子，有时选择两个不相关的句子。然后BERT会判断这两个句子是否是连续的。

  通过这种方式，BERT能够学习到每个单词的上下文相关性。在进行下游任务（如文本分类、命名实体识别等）时，BERT会将句子的每个单词输入模型，然后根据每个单词的上下文信息进行预测。由于BERT已经能够捕捉到丰富的语义信息，它能够更好地理解句子的语义和上下文关系，从而提供更准确的预测结果。

  总之，BERT通过预训练阶段中的遮蔽语言模型和下一句预测任务，结合上下文信息进行预测，使得模型能够更好地理解语句的语义和上下文关系。这种双向上下文建模的方式为BERT在各种自然语言处理任务中取得了优异的表现。