BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、Googleによって2018年に発表された自然言語処理（NLP）のための事前学習済みモデルです。トランスフォーマーというアーキテクチャを用いた深層学習モデルであり、テキストの双方向性を捉えることができるのが最大の特徴です。この双方向性により、文脈をより深く理解することが可能となり、従来のモデルを大きく上回る性能を示しました。
BERTの革新性は、文中の各単語を、その単語が出現する前後の文脈の両方から理解する能力にあります。これにより、従来の一方向からのみ文脈を考慮するアプローチと比較して、言語の微妙なニュアンスや意味の変化をより正確に捉えることができます。例えば、「銀行」のような多義語に対して、その周囲の文脈から正確な意味を推定することが可能です。
BERTモデルは、大量のテキストデータ（Wikipediaなど）を使用して無監督学習で事前に学習され、その後、特定のタスク（感情分析、質問応答、名前付きエンティティ認識など）に対してファインチューニングされます。このプロセスにより、非常に幅広いNLPタスクにおいて高い性能を実現しています。
BERTの導入以降、自然言語処理の分野における多くのタスクで新たな基準が設定されました。その性能と汎用性の高さから、検索エンジンの検索結果の改善、より自然な会話型AIの実現、より正確な情報抽出といった応用が進められています。
また、BERTを基にした多くの派生モデルが開発されており、これらのモデルもまた、特定の言語やドメイン特化のタスクにおいて優れた性能を示しています。BERTの登場は、自然言語処理の分野における大きな節目となり、今後の研究や応用の方向性に大きな影響を与えています。