Модель BERT считается прорывной в обработке естественного языка по нескольким причинам:

• Двунаправленное обучение. 35 Оно позволяет модели учитывать контекст как слева, так и справа от целевого слова. 3 Это делает BERT более эффективной для задач, где важно учитывать весь контекст предложения, а не только его часть. 3
• Векторное представление слов. 1 Модель работает по принципу векторного представления слов, основанном на контекстной близости. 1 Слова, встречающиеся в тексте рядом с одинаковыми словами (а следовательно, имеющие схожий смысл), в векторном представлении будут иметь близкие координаты векторов. 1
• Возможность предобучения на больших корпусах данных. 1 Это позволяет модели учиться на данных, которые ранее были недоступны для традиционных методов обучения. 3

Благодаря этому с помощью BERT можно разрабатывать эффективные ИИ-программы для обработки естественного языка: отвечать на вопросы, заданные в произвольной форме, создавать чат-ботов, выполнять автоматические переводы, анализировать текст и пр.. 1