BERT

Bert, sageli kirjutatud kui BERT ja tähistab Transformersi kahesuunalise kodeerija esitusi, on loomuliku keele töötlemise eelkoolitustehnika, mille on välja töötanud Google Neural Networks ja mida saab kasutada mitmesugustes ülesannetes. Google Researchi teadlaste poolt 2018. aastal välja töötatud BERT tugineb Transformeri süvaõppe mudelile, et teisendada teksti arvväärtusteks, võimaldades treenida ilma ülesande täitmiseks otseselt optimeerimata.

Õppides keelt üldiselt, võimaldab see mudelitel häälestuda konkreetsetele ülesannetele rohkem keskendunud viisil ja on koolitatud paremini mõistma sõnade nüansse ja konteksti, erinevalt teistest NLP mudelitest, mille konteksti mõistmine võib olla piiratud. Olles kahesuunaline, väldib BERT ühesuunalistes mudelites esinevat "vasakult paremale" ja "paremalt vasakule" keele kallutatust.

BERTi arhitektuur on virnastatud transformaatoriplokkide jada, mis edastab sisendlause kaks korda läbi kahe kodeerija. Selle sisend- ja väljundkomplektid koosnevad olenevalt NLP-ülesande tüübist sõnu esindavatest märkidest, kirjavahemärkidest ja sõnade numbrilistest esitustest (nt vektormanused).

BERT-i eeltreeningu tehnika muutub NLP-maailmas üha populaarsemaks, kuna selle jõudlus on tipptasemel tasemel või ületab seda. BERT-i on rakendatud mitmesugustele ülesannetele, sealhulgas küsimustele vastamine, teksti klassifitseerimine ja olemi tuvastamine. Samuti on see näidanud suurt edu keelepõhistes ülesannetes, nagu teksti kokkuvõte ja loomuliku keele järeldamine.

BERT on oluline uuendus NLP valdkonnas ning selle kasutamine mitmesugustes rakendustes ja ülesannetes kasvab eeldatavasti jätkuvalt, kuna rohkem teadlasi on inspireeritud seda kasutama ja uutele väljakutsetele loovaid lahendusi leidma.