Transformer dalam pemprosesan bahasa semula jadi

Transformers in Natural Language Processing (NLP) ialah sejenis seni bina rangkaian saraf yang telah merevolusikan bidang pembelajaran mesin. Istilah "transformer" pertama kali digunakan dalam pemprosesan bahasa oleh penyelidik Google pada 2017, dan sejak itu menyaksikan lonjakan populariti dan aplikasi dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Transformer ialah model pembelajaran mendalam berdasarkan mekanisme perhatian kendiri yang membolehkan komputer memahami struktur bahasa semula jadi.

Dalam pemprosesan bahasa tradisional, urutan perkataan diambil kira, tetapi perhatian tidak diberikan kepada konteks setiap perkataan. Dengan pengubah, bukannya mencari set tetap perkataan berkaitan, model boleh mempelajari hubungan antara perkataan dalam konteks yang lebih luas. Dengan membenarkan mesin memproses set perkataan yang lebih besar dalam ayat, model boleh memahami julat semantik yang lebih luas dalam teks.

Model pengubah telah menjadi popular kerana ia memerlukan kurang data untuk mencapai ketepatan yang munasabah. Malah, model pengubah yang paling maju mampu menangani tugas yang lebih kompleks daripada model pemprosesan bahasa tradisional, seperti ringkasan teks dan dialog abstrak.

Model Transformer telah membenarkan cara pengekodan dan penyahkodan bahasa semula jadi yang lebih cekap dan berkesan, yang membawa kepada kemajuan hebat dalam bidang NLP. Kemajuan sedemikian boleh dilihat dalam mana-mana bilangan aplikasi, seperti analisis sentimen, menjawab soalan, terjemahan mesin dan pengecaman pertuturan. Penggunaan model pengubah dalam NLP telah menjadi rahmat besar kepada bidang ini, dan aplikasinya terus berkembang.