الگوریتم BERT گوگل چیست؟ 37 امتیاز روش جدید شبح کامل

الگوریتم BERT Google

BERT که مخفف دوطرفه رمزگذار بازنمایی از ترانسفورماتور است، یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط گوگل توسعه یافته است. در اکتبر 2018 معرفی شد و از آن زمان به یکی از مهم ترین پیشرفت ها در NLP تبدیل شده است.

BERT یک مدل یادگیری عمیق است که از معماری Transformer استفاده می کند، نوعی شبکه عصبی که ثابت کرده است در وظایف مختلف NLP بسیار موثر است. هدف اصلی این الگوریتم درک متن و معنای کلمات در یک جمله با در نظر گرفتن کلماتی است که قبل و بعد از آنها آمده اند.

درک زمینه با BERT

یکی از چالش های کلیدی در NLP درک معنای متنی کلمات است، زیرا یک کلمه بسته به کلمات اطراف خود می تواند معانی مختلفی داشته باشد. الگوریتم‌های NLP سنتی اغلب با این کار دست و پنجه نرم می‌کنند، زیرا معمولاً کلمات را به روشی متوالی بدون در نظر گرفتن زمینه آنها پردازش می‌کنند.

BERT با استفاده از یک رویکرد دو طرفه به این چالش می پردازد. در طول آموزش کل جمله را در نظر می گیرد و به آن اجازه می دهد تا روابط بین کلمات را به طور موثرتری دریافت کند. با تجزیه و تحلیل بافت چپ و راست هر کلمه، BERT می‌تواند بازنمایی‌های کلمه‌ای را تولید کند که از نظر متنی بیشتر آگاه باشند.

پیش آموزش و تنظیم دقیق

فرآیند آموزش BERT شامل دو مرحله اصلی است: قبل از آموزش و تنظیم دقیق.

در طول آموزش، BERT از مقادیر زیادی از داده های متنی بدون برچسب یاد می گیرد. با استفاده از کلمات اطراف به عنوان زمینه، کلمات گم شده را در جملات پیش بینی می کند. این مرحله قبل از آموزش BERT را قادر می سازد تا درک قوی از نحوه ارتباط کلمات با یکدیگر ایجاد کند.

پس از پیش آموزش، BERT بر روی وظایف خاص NLP مانند پاسخ به سؤال یا تجزیه و تحلیل احساسات به خوبی تنظیم می شود. تنظیم دقیق شامل آموزش BERT در مجموعه داده‌های برچسب‌دار کوچک‌تر است که مختص کار مورد نظر هستند. این مرحله به BERT اجازه می دهد تا دانش خود را برای انجام یک کار خاص به خوبی تطبیق دهد.

تاثیر BERT بر NLP

معرفی BERT به طور قابل توجهی عملکرد مدل های NLP را در وظایف مختلف بهبود بخشیده است. قبل از BERT، مدل‌های NLP با درک تفاوت‌های ظریف در زبان، مانند وضوح ضمایر، تجزیه و تحلیل احساسات در سطح جمله و ابهام‌زدایی از معنای کلمه، مشکل داشتند.

توانایی BERT در گرفتن زمینه منجر به پیشرفت هایی در این زمینه ها شده است. در طیف گسترده‌ای از معیارهای NLP، از جمله پاسخ به سؤال، تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده، طبقه‌بندی متن و موارد دیگر، به نتایج پیشرفته‌ای دست یافته است.

علاوه بر این، BERT همچنین نقش حیاتی در بهبود نتایج موتورهای جستجو داشته است. گوگل BERT را در الگوریتم جستجوی خود پیاده سازی کرد تا هدف پشت پرسش های کاربران را بهتر درک کند و نتایج جستجوی مرتبط تری ارائه دهد. این ادغام به کاربران کمک کرده است اطلاعات دقیق تر و مناسب تری پیدا کنند.

نتیجه گیری

BERT یک الگوریتم پیشرفته پردازش زبان طبیعی است که توسط گوگل توسعه یافته است. با استفاده از آموزش دو جهته و معماری ترانسفورماتور، BERT می تواند متن و معنای کلمات را به طور موثرتری درک کند. تأثیر آن بر NLP قابل توجه بوده است که منجر به بهبود عملکرد در وظایف مختلف و افزایش قابلیت‌های موتور جستجو می‌شود.

3 انتشارات مرجع معتبر برتر:

1. وبلاگ هوش مصنوعی گوگل: وبلاگ رسمی هوش مصنوعی گوگل اطلاعات دقیقی در مورد BERT و فرآیند توسعه آن ارائه می دهد. این یک منبع معتبر برای درک جنبه های فنی BERT است.
2. arXiv: مخزن پیش چاپ arXiv میزبان مقالات تحقیقاتی مرتبط با BERT و کاربردهای آن است. این منبع معتبری برای دسترسی به آخرین مقالات تحقیقاتی در این زمینه است.
3. ACL Anthology: انجمن زبان‌شناسی محاسباتی (ACL) مجموعه‌ای از مقالات تحقیقاتی در زمینه زبان‌شناسی محاسباتی است. این شامل مقالات متعددی در رابطه با پیشرفت‌ها و برنامه‌های BERT است.

لطفاً توجه داشته باشید که این منابع در طول زمان با ظهور تحقیقات جدید و در دسترس قرار گرفتن انتشارات جدید در معرض تغییر هستند.