BERT模型是目前自然语言处理领域的一大突破，它采用了双向Transformer编码器作为特征提取器，在文本分类、问答系统、语言模型和机器翻译等领域都有广泛应用。本文将深入解析BERT模型的实现原理，包括Transformer的结构、Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）任务等内容。我们还将结合实际应用案例，介绍如何使用BERT模型完成文本分类和问答系统的构建。通过本文的阅读，读者能够更好地了解BERT模型的优势和不足以及如何在不同任务中使用它。
