BERT是一种基于Transformer架构的双向编码器。它由多个Transformer层组成，并通过两个任务进行预训练：掩码语言模型和下一句预测。

  BERT的基本模型结构如下：

  1. 输入嵌入层：将输入的文本编码为向量表示。对于每个输入的词或字符，BERT使用了Token Embedding（词嵌入）和Segment Embedding（段落/句子嵌入）来表示。

  2. Transformer编码层：BERT由多个Transformer编码器堆叠而成。每个编码器由多层自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）组成。自注意机制可以为每个输入令牌生成一个上下文相关的表示，然后通过前馈神经网络进行进一步处理。

  3. 预训练任务：

  - 掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）：在输入句子中的某些位置随机掩盖一些词，并要求模型预测被掩盖的词。这个任务可以帮助模型理解上下文和词之间的关系，并捕捉词义的复杂性。

  - 下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）：模型预测两个输入句子是否是连续的。通过这个任务，模型可以学习到句子之间的关系，如语义相似性和逻辑连贯性。

  在预训练阶段，BERT使用大量未标记的文本数据进行训练。而在微调阶段，BERT通过在特定任务上的有监督学习来进一步调整模型参数，以完成不同的任务，如情感分类、文本摘要等。

  总体而言，BERT通过使用Transformer编码器和预训练任务，使模型能够深入理解语句的语义、上下文以及句子间的关系，从而提高在NLP任务中的表现。