Transformaatorid loomuliku keele töötlemisel

Transformers in Natural Language Processing (NLP) on teatud tüüpi närvivõrgu arhitektuur, mis on muutnud masinõppe valdkonna. Google'i teadlased kasutasid terminit "transformer" esimest korda keeletöötluses 2017. aastal ning sellest ajast alates on see loomuliku keele töötlemisel muutunud populaarsemaks ja rakendusteks. Transformerid on süvaõppe mudelid, mis põhinevad enesetähelepanu mehhanismil, mis võimaldavad arvutitel mõista loomuliku keele struktuuri.

Traditsioonilises keeletöötluses arvestatakse sõnade järjestust, kuid ei pöörata tähelepanu iga sõna kontekstile. Trafode abil saab mudel seotud sõnade fikseeritud komplekti otsimise asemel õppida sõnadevahelisi seoseid palju laiemas kontekstis. Lubades masinal töödelda lauses palju suuremaid sõnu, saab mudel mõista palju laiemat tekstis sisalduvat semantikat.

Trafomudelid on muutunud populaarseks, kuna nad nõuavad mõistliku täpsuse saavutamiseks vähem andmeid. Tegelikult on kõige arenenumad trafomudelid võimelised lahendama palju keerukamaid ülesandeid kui traditsioonilised keeletöötlusmudelid, nagu teksti kokkuvõte ja abstraktne dialoog.

Trafomudelid on võimaldanud tõhusamat ja tõhusamat viisi loomuliku keele kodeerimiseks ja dekodeerimiseks, mis on toonud kaasa suuri edusamme NLP valdkonnas. Selliseid edusamme võib näha paljudes rakendustes, nagu tundeanalüüs, küsimustele vastamine, masintõlge ja kõnetuvastus. Trafomudelite kasutamine NLP-s on olnud valdkonnale suur õnnistus ja selle rakendused laienevad jätkuvalt.