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文本摘要：BERT用于文本摘要：预训练模型在NLP中的作
用
1预训练模型概述
1.1预训练模型的定义
预训练模型是自然语言处理（NLP）领域中的一种技术，它通过在大规模无
标注文本数据上进行训练，学习到语言的通用表示，然后再将这些表示应用于
特定的NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译等。预训练模型的核心
思想是利用无监督学习捕获语言的结构和语义信息，从而在下游任务中减少对
标注数据的依赖，提高模型的泛化能力和效果。
1.2预训练模型在NLP中的应用
预训练模型在NLP中的应用广泛，它们能够显著提升模型在各种任务上的
性能。
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