BERT

Bert, a menudo escrito como BERT y que significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers, es una técnica de preentrenamiento de procesamiento de lenguaje natural desarrollada por Google Neural Networks que se puede utilizar en una variedad de tareas. Desarrollado en 2018 por investigadores de Google Research, BERT se basa en el modelo de aprendizaje profundo Transformer para convertir texto en valores numéricos, lo que permite el entrenamiento sin optimizar directamente la tarea en cuestión.

Al aprender el lenguaje en general, permite que los modelos se ajusten a tareas específicas de forma más específica, y ha sido entrenado para comprender mejor los matices y el contexto de las palabras, a diferencia de otros modelos de PNL que pueden estar limitados en la comprensión del contexto. Al ser bidireccional, BERT evita el sesgo lingüístico "de izquierda a derecha" y "de derecha a izquierda" que se da en los modelos unidireccionales.

La arquitectura de BERT es una secuencia de bloques Transformer apilados, que hace pasar una frase de entrada dos veces por dos codificadores. Sus conjuntos de entrada y salida se componen de tokens que representan palabras, signos de puntuación y representaciones numéricas de las palabras, como incrustaciones vectoriales, en función del tipo de tarea de PLN.

La técnica de preentrenamiento de BERT es cada vez más popular en el mundo de la PNL, ya que su rendimiento está a la par o supera al del estado del arte. BERT se ha aplicado a diversas tareas, como la respuesta a preguntas, la clasificación de textos y el reconocimiento de entidades. También ha demostrado un gran éxito en tareas basadas en el lenguaje, como el resumen de textos y la inferencia en lenguaje natural.

El BERT es una innovación importante en el campo de la PNL, y se espera que su uso en diversas aplicaciones y tareas siga aumentando a medida que más investigadores se animen a utilizarlo y encuentren soluciones creativas a nuevos retos.