BERT

Bert, souvent écrit BERT et signifiant Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est une technique de pré-entraînement au traitement du langage naturel développée par Google Neural Networks qui peut être utilisée dans une variété de tâches. Développé en 2018 par des chercheurs de Google Research, BERT s'appuie sur le modèle d'apprentissage profond Transformer pour convertir le texte en valeurs numériques, ce qui permet de s'entraîner sans optimiser directement la tâche en cours.

En apprenant le langage en général, il permet aux modèles de s'adapter à des tâches spécifiques de manière plus ciblée, et a été formé pour mieux comprendre les nuances et le contexte des mots, contrairement à d'autres modèles NLP qui peuvent être limités dans la compréhension du contexte. En étant bidirectionnel, BERT évite le biais linguistique "gauche-droite" et "droite-gauche" que l'on trouve dans les modèles unidirectionnels.

L'architecture du BERT est une séquence de blocs transformateurs empilés, qui fait passer une phrase d'entrée deux fois par deux encodeurs. Ses ensembles d'entrée et de sortie sont composés de jetons représentant des mots, des signes de ponctuation et des représentations numériques des mots, tels que des vecteurs intégrés, en fonction du type de tâche NLP.

La technique de pré-entraînement BERT devient de plus en plus populaire dans le monde du NLP, car ses performances sont égales ou supérieures à celles de l'état de l'art. La technique BERT a été appliquée à diverses tâches, notamment la réponse à des questions, la classification de textes et la reconnaissance d'entités. Elle s'est également avérée très efficace dans les tâches linguistiques telles que le résumé de texte et l'inférence du langage naturel.

BERT est une innovation importante dans le domaine du NLP, et son utilisation dans une variété d'applications et de tâches devrait continuer à augmenter à mesure que de plus en plus de chercheurs sont inspirés à l'utiliser et à trouver des solutions créatives à de nouveaux défis.