BERT作为一种强大的自然语言处理模型，其设计中包含三个关键嵌入层：词嵌入（Word Embeddings）、位置嵌入（Positional Embeddings）和片段嵌入（Segment Embeddings）。这些嵌入层共同作用，使BERT能够更好地理解文本的复杂性。

首先，词嵌入负责将单词转换为向量形式，使其可以被神经网络处理。这一步是通过预训练的词汇表完成的，每个单词都有独特的表示方式。其次，位置嵌入赋予了模型捕捉单词顺序的能力，因为BERT本身并不具备传统RNN那样的序列记忆功能。最后，片段嵌入区分了不同的句子片段，帮助BERT理解上下文中的句间关系。

这三个嵌入层通过相加的方式组合在一起，形成最终的输入表示。这种设计让BERT不仅能够识别单词的意义，还能理解语法结构以及句子之间的联系。无论是问答系统还是情感分析，BERT的多层嵌入机制都为其卓越性能提供了坚实基础！🚀