BERT 等预训练模型在通过实现对语言上下文的更深层次理解，从而提升信息检索（IR）系统的有效性方面发挥着关键作用。传统的 IR 方法，例如基于关键词的匹配（如 TF-IDF 或 BM25），通常难以处理词义模糊（一词多义）或同义词（不同词语表达相同意思）等细微差别。BERT 使用基于 Transformer 的架构，通过双向分析文本来解决这些问题——通过考察单词在两个方向上的周围语境来考虑其完整上下文。例如，通过周围的词语，可以将搜索查询“apple watch”（苹果手表）与“apple fruit”（苹果水果）区分开来，使检索系统能够优先显示与预期含义相关的文档。
BERT 在 IR 中的一个关键应用是用于查询和文档编码。通过将文本转换为密集的向量表示（embeddings），BERT 能够捕捉词语和短语之间的语义关系。这使得 IR 系统可以基于含义而非精确的关键词重叠来匹配查询与文档。例如，一个查询如“如何修复一台慢的电脑”，即使文档中没有出现“fix”或“slow”等确切词语，也可能检索到讨论“提升 PC 性能”的文档。此外，基于 BERT 的重排序模型，例如谷歌搜索引擎中使用的模型，通过对文档进行上下文相关性评分，来优化初步的搜索结果。这种两步法——先快速候选检索，再进行基于 BERT 的重排序——平衡了效率和准确性。
然而，在 IR 中部署 BERT 需要解决计算方面的挑战。预训练模型通常很大，推理速度可能较慢，这使得它们在大规模实时应用中不切实际。为了缓解这一问题，可以采用知识蒸馏（如 DistilBERT）或轻量级架构（如 TinyBERT）等技术来减小模型尺寸，同时保持性能。另一种方法是使用 BERT 为文档生成离线 embeddings，以便使用近似最近邻算法进行快速相似性搜索。例如，Elasticsearch 等平台集成了 BERT embeddings，以增强语义搜索能力而不牺牲速度。这些优化使得 BERT 在生产级 IR 系统中变得可行，将神经网络语言理解的优势与实际效率相结合。