БЕРТ

Bert, часто пишется как BERT и расшифровывается как Bidirectional Encoder Representations from Transformers, является техникой предварительного обучения обработки естественного языка, разработанной Google Neural Networks, которая может использоваться в различных задачах. Разработанный в 2018 году исследователями из Google Research, BERT опирается на модель глубокого обучения Transformer для преобразования текста в числовые значения, что позволяет проводить обучение без прямой оптимизации под конкретную задачу.

Изучая язык в целом, он позволяет моделям настраиваться на конкретные задачи более целенаправленно, и был обучен лучше понимать нюансы и контекст слов, в отличие от других моделей НЛП, которые могут быть ограничены в понимании контекста. Будучи двунаправленным, BERT избегает языковых предубеждений "слева направо" и "справа налево", которые встречаются в однонаправленных моделях.

Архитектура BERT представляет собой последовательность уложенных друг на друга блоков трансформаторов, которые дважды пропускают входное предложение через два кодировщика. Входные и выходные наборы состоят из лексем, представляющих слова, знаков препинания и числовых представлений слов, таких как векторные вкрапления, в зависимости от типа задачи NLP.

Техника предварительного обучения BERT становится все более популярной в мире НЛП, поскольку ее производительность находится на одном уровне или превосходит современные достижения. BERT применялся для решения различных задач, включая ответы на вопросы, классификацию текстов и распознавание объектов. Он также продемонстрировал большой успех в задачах на основе языка, таких как резюмирование текста и вывод естественного языка.

BERT является важной инновацией в области НЛП, и ожидается, что его использование в различных приложениях и задачах будет продолжать расти по мере того, как все больше исследователей будут вдохновляться его применением и находить творческие решения новых задач.