BERT

Genellikle BERT olarak yazılan ve Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri anlamına gelen Bert, Google Neural Networks tarafından geliştirilen ve çeşitli görevlerde kullanılabilen bir doğal dil işleme ön eğitim tekniğidir. 2018 yılında Google Araştırma'daki araştırmacılar tarafından geliştirilen BERT, metni sayısal değerlere dönüştürmek için Transformer derin öğrenme modeline güveniyor ve eldeki göreve doğrudan optimizasyon yapmadan eğitime olanak tanıyor.

Genel olarak dili öğrenerek, modellerin belirli görevlere daha odaklanmış bir şekilde uyum sağlamasını sağlar ve bağlam anlayışı sınırlı olabilecek diğer NLP modellerinin aksine, kelimelerin nüanslarını ve bağlamını daha iyi anlayacak şekilde eğitilmiştir. BERT, çift yönlü olmasıyla, tek yönlü modellerde bulunan "soldan sağa" ve "sağdan sola" dil önyargısını önler.

BERT'in mimarisi, bir giriş cümlesini iki kodlayıcıdan iki kez geçiren yığılmış Transformer blokları dizisidir. Giriş ve çıkış kümeleri, NLP görevinin türüne bağlı olarak sözcükleri, noktalama işaretlerini ve sözcüklerin vektör yerleştirmeleri gibi sayısal temsillerini temsil eden belirteçlerden oluşur.

BERT'in ön eğitim tekniği, performansı en son teknolojiyle aynı veya onu aştığı için NLP dünyasında giderek daha popüler hale geliyor. BERT, soru yanıtlama, metin sınıflandırma ve varlık tanıma dahil olmak üzere çeşitli görevlere uygulanmıştır. Ayrıca metin özetleme ve doğal dil çıkarımı gibi dile dayalı görevlerde de büyük başarı göstermiştir.

BERT, NLP alanında önemli bir yeniliktir ve daha fazla araştırmacının onu kullanmaya ve yeni zorluklara yaratıcı çözümler bulmaya ilham vermesiyle, çeşitli uygulama ve görevlerde kullanımının artmaya devam etmesi bekleniyor.