BERT

Bert, sering ditulis sebagai BERT dan singkatan untuk Perwakilan Pengekod Dwi Arah daripada Transformers, ialah teknik pra-latihan pemprosesan bahasa semula jadi yang dibangunkan oleh Rangkaian Neural Google yang boleh digunakan dalam pelbagai tugas. Dibangunkan pada 2018 oleh penyelidik di Google Research, BERT bergantung pada model pembelajaran mendalam Transformer untuk menukar teks kepada nilai berangka, membolehkan latihan tanpa mengoptimumkan secara langsung untuk tugasan yang ada.

Dengan mempelajari bahasa secara umum, ia membolehkan model menyesuaikan tugas tertentu dengan cara yang lebih fokus, dan telah dilatih untuk lebih memahami nuansa dan konteks perkataan, tidak seperti model NLP lain yang mungkin terhad dalam pemahaman konteks. Dengan menjadi dua arah, BERT mengelakkan bias bahasa "kiri-ke-kanan" dan "kanan-ke-kiri" yang terdapat dalam model satu arah.

Seni bina BERT ialah jujukan blok Transformer bertindan, yang menghantar ayat input dua kali melalui dua pengekod. Set input dan outputnya terdiri daripada token yang mewakili perkataan, tanda baca dan perwakilan berangka perkataan, seperti benam vektor, bergantung pada jenis tugas NLP.

Teknik pra-latihan BERT menjadi semakin popular di dunia NLP, kerana prestasinya setanding atau mengatasi teknologi terkini. BERT telah digunakan untuk pelbagai tugas, termasuk menjawab soalan, klasifikasi teks dan pengecaman entiti. Ia juga telah menunjukkan kejayaan besar dalam tugas berasaskan bahasa seperti ringkasan teks dan inferens bahasa semula jadi.

BERT ialah inovasi penting dalam bidang NLP, dan penggunaannya dalam pelbagai aplikasi dan tugasan dijangka akan terus meningkat apabila lebih ramai penyelidik mendapat inspirasi untuk menggunakannya dan mencari penyelesaian kreatif untuk cabaran baharu.