在自然语言处理(NLP)中,BERT模型主要用于解决什么问题?A. 语音合成[2]B. 机器翻译C. 词语上下文理解D. 图片生成

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的深度学习模型，它在自然语言处理任务中表现出色。BERT模型通过双向训练，能够理解词语在句子中的上下文含义，从而在诸如问答系统、情感分析、命名实体识别等任务中提供更准确的语义理解。因此，BERT模型主要用于解决词语上下文理解的问题。