BERT

Bert, muitas vezes escrito como BERT e significando Bidirectional Encoder Representations from Transformers, é uma técnica de pré-treinamento de processamento de linguagem natural desenvolvida pela Google Neural Networks que pode ser usada em uma variedade de tarefas. Desenvolvido em 2018 por pesquisadores do Google Research, o BERT conta com o modelo de aprendizagem profunda Transformer para converter texto em valores numéricos, permitindo o treinamento sem otimização direta para a tarefa em questão.

Ao aprender a linguagem em geral, ele permite que os modelos se ajustem a tarefas específicas de forma mais focada e foi treinado para entender melhor as nuances e o contexto das palavras, ao contrário de outros modelos de PNL que podem ser limitados na compreensão do contexto. Por ser bidirecional, o BERT evita o viés de linguagem "da esquerda para a direita" e "da direita para a esquerda" encontrado em modelos unidirecionais.

A arquitetura do BERT é uma sequência de blocos Transformer empilhados, que passa uma frase de entrada duas vezes por dois codificadores. Seus conjuntos de entrada e saída são compostos de tokens que representam palavras, sinais de pontuação e representações numéricas das palavras, como embeddings de vetores, dependendo do tipo de tarefa de NLP.

A técnica de pré-treinamento do BERT está se tornando cada vez mais popular no mundo da PNL, pois seu desempenho está no mesmo nível ou supera o do estado da arte. O BERT foi aplicado a uma variedade de tarefas, incluindo resposta a perguntas, classificação de textos e reconhecimento de entidades. Ele também demonstrou grande sucesso em tarefas baseadas em linguagem, como resumo de texto e inferência de linguagem natural.

O BERT é uma inovação importante no campo da PNL, e espera-se que seu uso em uma variedade de aplicações e tarefas continue a crescer à medida que mais pesquisadores se inspiram para usá-lo e encontrar soluções criativas para novos desafios.