2025年AI技術(shù)創(chuàng)新工程師資格認(rèn)證考試試卷及答案解析1.人工智能領(lǐng)域中最基本的計(jì)算單元是：

A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.深度學(xué)習(xí)

C.機(jī)器學(xué)習(xí)

D.人工智能算法

2.以下哪項(xiàng)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？

A.決策樹

B.支持向量機(jī)

C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

D.K-最近鄰

3.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于自然語言處理（NLP）的范疇？

A.詞嵌入

B.文本分類

C.語音識(shí)別

D.搜索引擎優(yōu)化

4.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)是表示網(wǎng)絡(luò)中連接權(quán)重的參數(shù)？

A.激活函數(shù)

B.損失函數(shù)

C.權(quán)重

D.隱含層

5.以下哪個(gè)技術(shù)不是用于圖像識(shí)別和處理的？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.深度學(xué)習(xí)

C.機(jī)器學(xué)習(xí)

D.滑動(dòng)窗口

6.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪個(gè)步驟不屬于特征選擇？

A.特征標(biāo)準(zhǔn)化

B.特征提取

C.特征選擇

D.數(shù)據(jù)清洗

7.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？

A.Q學(xué)習(xí)

B.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）

C.決策樹

D.蒙特卡洛方法

8.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)技術(shù)可以用于處理輸入數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系？

A.線性回歸

B.激活函數(shù)

C.梯度下降

D.隨機(jī)梯度下降

9.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中的常見損失函數(shù)？

A.交叉熵?fù)p失

B.均方誤差損失

C.稀疏損失

D.漢明損失

10.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以下哪個(gè)步驟不屬于模型評(píng)估？

A.模型訓(xùn)練

B.模型驗(yàn)證

C.模型測(cè)試

D.模型調(diào)試

11.以下哪個(gè)技術(shù)不屬于計(jì)算機(jī)視覺的范疇？

A.圖像分割

B.目標(biāo)檢測(cè)

C.深度學(xué)習(xí)

D.網(wǎng)絡(luò)編程

12.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)是表示網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接？

A.激活函數(shù)

B.權(quán)重

C.損失函數(shù)

D.梯度

13.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取技術(shù)？

A.主成分分析（PCA）

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.詞嵌入

D.特征選擇

14.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以下哪個(gè)不是超參數(shù)？

A.學(xué)習(xí)率

B.隱藏層大小

C.損失函數(shù)

D.激活函數(shù)

15.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中的常見優(yōu)化算法？

A.梯度下降

B.梯度提升樹（GBDT）

C.隨機(jī)梯度下降（SGD）

D.牛頓法

二、判斷題

1.在人工智能領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來訓(xùn)練模型的一種學(xué)習(xí)方法。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法不需要進(jìn)行特征選擇，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)處理特征。

3.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只能用于圖像處理，不能應(yīng)用于自然語言處理。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估通常包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

5.自然語言處理中的詞嵌入技術(shù)可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

6.在深度學(xué)習(xí)中，激活函數(shù)的主要作用是增加模型的非線性。

7.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取是通過降低數(shù)據(jù)維度來減少過擬合的一種方法。

8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)算法是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。

9.深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)是用來衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)。

10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的超參數(shù)是指在訓(xùn)練過程中需要手動(dòng)調(diào)整的參數(shù)。

三、簡答題

1.描述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其特點(diǎn)。

2.解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中正則化技術(shù)的作用及其常見類型。

3.闡述自然語言處理中詞嵌入技術(shù)的工作原理及其在NLP中的應(yīng)用。

4.討論機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。

5.分析強(qiáng)化學(xué)習(xí)中探索與利用（Explorationvs.Exploitation）的平衡策略。

6.描述在深度學(xué)習(xí)中，如何通過反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

7.解釋在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合和欠擬合的概念及其預(yù)防和解決方法。

8.討論在自然語言處理中，序列到序列（Seq2Seq）模型的應(yīng)用場景和原理。

9.描述在計(jì)算機(jī)視覺中，如何使用遷移學(xué)習(xí)來提高模型的泛化能力。

10.分析在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程以提升模型性能。

四、多選

1.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？

A.決策樹

B.K-means聚類

C.支持向量機(jī)

D.主成分分析（PCA）

2.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪些是常用的激活函數(shù)？

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.LeakyReLU

3.以下哪些技術(shù)可以用于處理自然語言處理中的文本數(shù)據(jù)？

A.詞嵌入

B.詞性標(biāo)注

C.詞形還原

D.段落分割

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪些方法可以用來評(píng)估模型的泛化能力？

A.調(diào)整模型復(fù)雜性

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.交叉驗(yàn)證

D.模型解釋性

5.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常見的優(yōu)化算法？

A.梯度下降

B.隨機(jī)梯度下降（SGD）

C.梯度提升樹（GBDT）

D.Adam優(yōu)化器

6.以下哪些是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)策略？

A.蒙特卡洛方法

B.Q學(xué)習(xí)

C.政策梯度

D.模擬退火

7.在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪些是常見的圖像處理技術(shù)？

A.圖像增強(qiáng)

B.圖像分割

C.圖像壓縮

D.目標(biāo)檢測(cè)

8.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的特征提取方法？

A.特征選擇

B.主成分分析（PCA）

C.自編碼器

D.特征工程

9.在自然語言處理中，以下哪些是常用的序列模型？

A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

10.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合和欠擬合的預(yù)防方法？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.正則化

C.增加數(shù)據(jù)

D.減少模型復(fù)雜性

五、論述題

1.論述深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用，并探討其局限性。

2.分析機(jī)器學(xué)習(xí)中模型選擇與評(píng)估的重要性，結(jié)合實(shí)際案例說明如何選擇合適的模型和評(píng)估方法。

3.討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)中獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)過程的影響，并舉例說明如何設(shè)計(jì)有效的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。

4.論述自然語言處理中，如何利用預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）來提高語言模型的性能和效率。

5.分析在人工智能領(lǐng)域，如何平衡模型的復(fù)雜性和泛化能力，以避免過擬合和欠擬合的問題。

六、案例分析題

1.案例背景：某電商平臺(tái)希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化其推薦系統(tǒng)，提高用戶滿意度。當(dāng)前系統(tǒng)使用基于內(nèi)容的推薦方法，但用戶反饋推薦結(jié)果不夠精準(zhǔn)。

案例分析要求：

-評(píng)估當(dāng)前推薦系統(tǒng)的性能，并提出可能的改進(jìn)方向。

-設(shè)計(jì)一種基于協(xié)同過濾的推薦算法，并說明其原理和步驟。

-討論如何結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和商品信息來提升推薦系統(tǒng)的效果。

-分析在實(shí)施新推薦系統(tǒng)時(shí)可能遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)，并提出解決方案。

2.案例背景：一家金融機(jī)構(gòu)正在開發(fā)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的反欺詐系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要對(duì)大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以識(shí)別潛在的欺詐行為。

案例分析要求：

-描述反欺詐系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建過程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和訓(xùn)練。

-討論如何處理不平衡數(shù)據(jù)集對(duì)模型性能的影響，并提出解決方案。

-分析在部署反欺詐系統(tǒng)時(shí)，如何確保模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

-探討在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部如何建立有效的模型監(jiān)控和維護(hù)機(jī)制，以保證系統(tǒng)的長期有效運(yùn)行。

本次試卷答案如下：

一、單項(xiàng)選擇題

1.A。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)成人工智能系統(tǒng)的基本單元，而人工智能算法是解決特定問題的方法。

2.C。決策樹、支持向量機(jī)和K-最近鄰都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率模型。

3.D。語音識(shí)別屬于語音處理領(lǐng)域，不屬于NLP。

4.C。權(quán)重是連接神經(jīng)元之間的參數(shù)，而激活函數(shù)、損失函數(shù)和隱含層是網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)元素。

5.C。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，而機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是圖像識(shí)別的基礎(chǔ)。

6.D。數(shù)據(jù)清洗、特征提取和特征選擇都是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，而特征標(biāo)準(zhǔn)化是特征工程的一部分。

7.C。Q學(xué)習(xí)、DQN和蒙特卡洛方法都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，而決策樹是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

8.B。激活函數(shù)用于引入非線性，而線性回歸、梯度下降和隨機(jī)梯度下降是優(yōu)化算法。

9.D。漢明損失是用于分類問題的損失函數(shù)，而交叉熵?fù)p失、均方誤差損失和稀疏損失是其他類型的損失函數(shù)。

10.D。模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證和模型測(cè)試都是模型評(píng)估的步驟，而模型調(diào)試是模型開發(fā)過程中的一個(gè)步驟。

11.D。圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)和深度學(xué)習(xí)都是計(jì)算機(jī)視覺的范疇，而網(wǎng)絡(luò)編程是軟件開發(fā)的一部分。

12.B。權(quán)重是連接神經(jīng)元之間的參數(shù)，而激活函數(shù)、損失函數(shù)和梯度是網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)元素。

13.C。詞嵌入、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和特征選擇都是特征提取技術(shù)，而PCA是一種降維技術(shù)。

14.C。損失函數(shù)是用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)，而學(xué)習(xí)率、隱藏層大小和激活函數(shù)是模型參數(shù)。

15.B。梯度下降、隨機(jī)梯度下降（SGD）和Adam優(yōu)化器都是優(yōu)化算法，而牛頓法是數(shù)值分析中的一種方法。

二、判斷題

1.對(duì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來訓(xùn)練模型，使其能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

2.錯(cuò)。決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要進(jìn)行特征選擇。

3.錯(cuò)。CNN可以用于圖像識(shí)別，也可以應(yīng)用于自然語言處理中的視覺任務(wù)。

4.對(duì)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估通常包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

5.對(duì)。詞嵌入技術(shù)可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

6.對(duì)。激活函數(shù)可以增加模型的非線性，從而提高模型的復(fù)雜性和表達(dá)能力。

7.對(duì)。特征選擇是通過選擇有用的特征來減少數(shù)據(jù)維度，從而避免過擬合。

8.對(duì)。Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，它通過估計(jì)每個(gè)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的值來學(xué)習(xí)策略。

9.對(duì)。損失函數(shù)是用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)。

10.對(duì)。超參數(shù)是指在訓(xùn)練過程中需要手動(dòng)調(diào)整的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、隱藏層大小等。

三、簡答題

1.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。CNN擅長于圖像識(shí)別和分類，RNN擅長于序列數(shù)據(jù)的處理，GAN用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)包括：卷積層用于提取局部特征，池化層用于降低特征的空間維度，全連接層用于分類或回歸。

2.正則化技術(shù)的作用是防止過擬合，提高模型的泛化能力。常見的正則化方法包括L1正則化（Lasso）、L2正則化（Ridge）和彈性網(wǎng)絡(luò)。這些方法通過增加模型復(fù)雜度的懲罰項(xiàng)來限制模型的復(fù)雜度。

3.詞嵌入技術(shù)通過將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量來表示，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。其工作原理是將每個(gè)詞映射到一個(gè)高維空間中的向量，使得具有相似語義的詞在空間中靠近。詞嵌入技術(shù)在NLP中的應(yīng)用包括詞性標(biāo)注、文本分類、情感分析等。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別在于數(shù)據(jù)標(biāo)注和目標(biāo)不同。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系來預(yù)測(cè)標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，目標(biāo)是從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)分布和結(jié)構(gòu)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，使用部分標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。

5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用平衡策略是指在訓(xùn)練過程中，模型需要在探索未知領(lǐng)域和利用已知信息之間進(jìn)行權(quán)衡。常見的策略包括ε-貪婪策略、UCB算法和多臂老虎機(jī)算法。

6.在深度學(xué)習(xí)中，反向傳播算法通過計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的梯度來更新權(quán)重。具體步驟包括：前向傳播計(jì)算輸出，計(jì)算損失函數(shù)，計(jì)算梯度，更新權(quán)重。

7.過擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在測(cè)試數(shù)據(jù)上也表現(xiàn)差。預(yù)防和解決方法包括：增加數(shù)據(jù)、減少模型復(fù)雜性、正則化、交叉驗(yàn)證等。

8.序列到序列（Seq2Seq）模型在自然語言處理中的應(yīng)用場景包括機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、文本摘要等。其原理是將輸入序列映射到輸出序列，通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。

9.遷移學(xué)習(xí)通過利用已訓(xùn)練的模型在新任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以提高模型的泛化能力。在計(jì)算機(jī)視覺中，遷移學(xué)習(xí)可以用于利用在大型數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型來解決特定任務(wù)。

10.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中提升模型性能的關(guān)鍵步驟。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，特征工程包括特征選擇、特征提取等。通過有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

四、多選題

1.B,D。K-means聚類和PCA是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于數(shù)據(jù)聚類和降維。

2.A,B,C,D。Sigmoid、ReLU、Tanh和LeakyReLU是常見的激活函數(shù)。

3.A,B,C,D。詞嵌入、詞性標(biāo)注、詞形還原和段落分割都是文本數(shù)據(jù)處理的常見技術(shù)。

4.A,B,C。調(diào)整模型復(fù)雜性、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和交叉驗(yàn)證是評(píng)估模型泛化能力的常用方法。

5.A,B,D。梯度下降、隨機(jī)梯度下降（SGD）和Adam優(yōu)化器是常見的優(yōu)化算法。

6.A,B,C。蒙特卡洛方法、Q學(xué)習(xí)和政策梯度是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)策略。

7.A,B,D。圖像增強(qiáng)、圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)是常見的圖像處理技術(shù)。

8.A,B,C,D。特征選擇、PCA、自編碼器和特征工程都是特征提取方法。

9.A,C,D。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）都是序列模型。

10.A,B,C,D。數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、增加數(shù)據(jù)和減少模型復(fù)雜性都是預(yù)防和解決過擬合和欠擬合的方法。

五、論述題

1.CNN在圖像識(shí)別任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)包括：局部感知和權(quán)重共享機(jī)制可以自動(dòng)提取特征，減少了特征工程的需求；卷積層可以學(xué)習(xí)到圖像中的層次化特征；CNN具有平移不變性，能夠適應(yīng)不同大小的圖像。CNN的應(yīng)用場景包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等。其局限性包括：需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)；模型復(fù)雜度高，訓(xùn)練時(shí)間長；難以解釋模型的決策過程。

2.模型選擇與評(píng)估的重要性在于：選擇合適的模型可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力；評(píng)估方法可以幫助我們了解模型的性能，并找到改進(jìn)的方向。選擇模型的方法包括：基于任務(wù)的模型選擇、基于數(shù)據(jù)的模型選擇和基于性能的模型選擇。評(píng)估方法包括：交叉驗(yàn)證、留一法、自助法等。

3.獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)過程的影響很大。有效的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)可以提高學(xué)習(xí)效率，減少學(xué)習(xí)時(shí)間。設(shè)計(jì)有效的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制需要考慮以下因素：獎(jiǎng)勵(lì)的大小和時(shí)機(jī)、獎(jiǎng)勵(lì)的多樣性、獎(jiǎng)勵(lì)的穩(wěn)定性等。舉例來說，在游戲AI中，獎(jiǎng)勵(lì)可以是游戲得分，在機(jī)器人控制中，獎(jiǎng)勵(lì)可以是完成任務(wù)所需時(shí)間的減少。

4.預(yù)訓(xùn)練模型如BERT在自然語言處理中的應(yīng)用包括：文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)等。BERT通過在大量文本語料庫上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)