语言：中文解说配英文字幕（字幕自动生成） 视频类型：科普动画 + 信息化教学演示 画面风格：科技感强、蓝色和白色为主色调、简洁直观的 2D/3D 混合动画 时长：30 秒 分镜脚本： 开场 (0-5s)：标题“什么是 BERT？”缓缓出现，背景是流动的神经网络与数据流特效。 核心理念 (5-10s)：动画展示文本序列进入 BERT，左右两边的箭头代表它可以 同时读取上下文信息，字幕显示“BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers”。 内部结构 (10-20s)：展示多层 Transformer Encoder 堆叠的动画，每一层都有自注意力（attention）连接线闪烁，数据在层与层之间流动。 输入组成 (20-25s)：简单展示 Token Embedding、Segment Embedding、Position Embedding 三者合并为一条向量序列进入模型。 应用场景 (25-30s)：快速切换几个 BERT 应用示例：问答系统（高亮答案）、命名实体识别（人名和公司名高亮）、文本分类（情感正负面标签）。最后出现文字“BERT——理解语言的强大工具”。 音乐与节奏：科技感背景音乐，节奏随动画切换加快。 字幕示例： “BERT：双向理解语言的AI模型” / "BERT: A bidirectional AI language model" “基于多层 Transformer Encoder” / "Built on multi-layer Transformer Encoders" “广泛应用于问答、信息抽取、分类等任务” / "Widely used in QA, information extraction, and classification"