BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练深度双向Transformer模型，能够有效地理解语言中的上下文关系，从而解决一些歧义问题。

  首先，BERT模型使用了双向Transformer架构，将给定的文本序列进行双向编码，捕捉上下文信息。这意味着BERT不仅可以理解每个单词被其前后上下文词汇的影响，还可以同时考虑上下文中的其他词汇。

  其次，BERT在预训练过程中采用了两个任务：掩码语言建模（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。在MLM任务中，BERT随机掩盖输入文本中的一些单词，并利用上下文信息预测这些单词；在NSP任务中，BERT根据两个句子的关系预测这两个句子是否是连续的。这样的预训练过程使得BERT能够理解上下文信息，以及句子之间的关系，从而更好地处理歧义。

  最后，BERT在进行具体任务的微调时，会在预训练的基础上对模型进行微调。通过传入包含上下文的文本对或单个文本输入，BERT可以根据上下文上下文的理解进行预测和分类任务。由于BERT在预训练过程中已经学习到了丰富的语义表示和上下文信息，因此在微调阶段，它能够更好地理解输入文本中的歧义，并给出更准确的解决方案。

  总之，BERT的双向Transformer架构、预训练过程中的任务和微调过程使得它能够有效解决语言中的歧义问题，并取得了在多个自然语言处理任务上的优秀效果。