在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是目前最炙手可热的模型之一。它以其强大的双向上下文理解能力改变了文本分析的游戏规则。那么，BERT究竟是如何工作的呢？让我们通过图文详解来揭开它的神秘面纱吧！👇

首先，BERT的输入非常灵活多样，可以是一句话、一段话甚至整篇文章。但不管内容是什么，BERT都需要将输入转化为数字表示，也就是我们常说的向量。具体来说，BERT会用词嵌入（Word Embedding）和位置嵌入（Position Embedding）相结合的方式生成每个词的初始向量。接着，这些向量会被送入Transformer编码器中进行深度学习。🔍

而BERT的输出同样令人惊叹！无论是分类任务（如情感分析）、序列标注任务（如命名实体识别），还是问答系统，BERT都能提供精准的结果。它通过计算注意力权重，捕捉到词语之间的复杂关系，并最终输出一个或多个向量作为结果。💡

总之，BERT就像一位“全能选手”，无论面对什么任务，都能游刃有余地完成！如果你也想深入了解BERT的工作原理，不妨查阅相关资料，动手实践一番吧！💪🌟