BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，由Google在2018年发布。它基于Transformer架构，通过大规模无监督训练从大量的文本数据中学习语言表示。

  BERT的改进之处在于它采用了双向的上下文建模，相比传统的单向语言模型，可以更好地理解文本中的上下文信息。传统的语言模型只能单向预测下一个词，而BERT在预训练阶段通过Masked Language Model（MLM）任务和Next Sentence Prediction（NSP）任务来学习双向关系。

  具体而言，MLM任务要求模型在输入序列中随机遮盖掉一些词，然后通过该上下文预测被遮盖词的正确词。这样模型能够学习到上下文中各个词之间的关系。而NSP任务则是判断两个句子是否是连续的文本片段，从而帮助模型捕捉到句子之间的语义信息。

  BERT的优势主要体现在以下几个方面：

  1. 上下文理解能力：BERT的双向建模使其能够更好地理解文本的上下文信息。这使得它在词义消歧、句法分析和语义角色标注等任务中取得了很好的效果。

  2. 迁移学习：由于BERT在大规模无监督数据上进行预训练，可以将其用于其他自然语言处理任务上进行微调。这种迁移学习的方式可以提升其他任务的性能，并且在数据集较小的情况下也能取得不错的结果。

  3. 对标点符号和大小写不敏感：BERT在预训练阶段不区分标点符号和大小写，这使得它在处理实际文本时更加鲁棒。例如，对于相同的句子，不同标点符号或大小写形式也能够得到相似的表示。

  总的来说，BERT通过双向建模和大规模预训练，使得模型具备了更好的上下文理解能力和迁移学习能力，从而在自然语言处理任务中取得了显著的改进。