BERT

Що таке BERT?

BERT - це нейромережева архітектура з відкритим вихідним кодом для машинного навчання та NLP (обробка природної мови).

• BERT призначений для допомоги комп'ютерам у розумінні значення неоднозначних слів у тексті шляхом встановлення контексту з навколишнього тексту.

Фреймворк BERT був попередньо навчений на статтях Вікіпедії і може бути доопрацьований за допомогою даних про запитання та відповіді.

Модель Transformers лежить в основі BERT, що розшифровується як Bidirectional Encoder Representations from Transformers (двонаправлені кодерні представлення з трансформаторів). У цій архітектурі глибокого навчання кожен вихід пов'язаний з кожним входом, а ваги між ними обчислюються "на льоту" залежно від їхнього взаємозв'язку (в НЛП це називається "увага").

Спочатку мовні моделі могли інтерпретувати вхідний текст лише послідовно (зліва направо або справа наліво), але не одночасно. BERT унікальна тим, що вона призначена для одночасного читання в обох напрямках.

Двонаправлена здатність використовується для попереднього навчання BERT двом окремим, але пов'язаним між собою завданням НЛП:

• Предбачення наступного речення та
• Моделювання мови за масками.

Мета тренування за допомогою маскованої мовної моделі (МММ) - заховати слово у фразі та навчити алгоритм передбачати (маскувати) приховане слово на основі контексту. Мета тренування Next Sentence Prediction - навчити комп'ютер передбачати, чи мають дві надані фрази логічний, послідовний зв'язок, чи їхній зв'язок є випадковим.

Застосування BERT

Завдання обробки природної мови (NLP) часто виконуються за допомогою BERT - нейронної мережі, яка побудована на попередньо навчених трансформаторах.

• Генерація тексту: Налаштування параметрів BERT дозволяє йому розпізнавати і класифікувати людей, місця та інші іменовані об'єкти у тексті.
• Класифікація тексту: Аналіз настроїв, категоризація предметів і виявлення спаму - це лише деякі з багатьох застосувань можливостей класифікації тексту у BERT.
• Вставки речень: BERT можна використовувати для створення вставок речень, які допомагають у таких завданнях, як схожість тексту та пошук інформації.
• Розпізнавання посилань: Налаштування параметрів попередньо навченої моделі BERT дозволяє знаходити та фіксувати основні посилання в тексті.
• Розуміння мови: можливості NLP BERT роблять його придатним для використання в системах відповідей на запитання та діалогових системах, серед інших додатків.
• Переклад мови: BERT може бути оптимізовано для використання в міжмовних видах діяльності, таких як переклад мови.
• Аналіз настрою: За допомогою BERT це можливо, оскільки його можна налаштувати так, щоб визначити, чи є текст позитивним, негативним або нейтральним.
• Розпізнавання іменованих об'єктів: Налаштування параметрів BERT дозволяє розпізнавати і класифікувати осіб, місця та інші іменовані об'єкти у тексті.

Важливість BERT

Завдяки своїм чудовим можливостям розпізнавання змісту тексту та контексту, BERT був проголошений головним проривом в області обробки природної мови (NLP). Для таких завдань, як відповіді на запитання, аналіз настроїв і категоризація тексту, здатність BERT розпізнавати зв'язки між словами у фразі, незалежно від їхньої послідовності, є життєво важливою.

До BERT моделі не могли ефективно узагальнювати, оскільки вони були навчені на вузькому завданні та обмеженому наборі даних. За допомогою BERT можна досягти найсучаснішої продуктивності на широкому спектрі завдань NLP з мінімальними змінами архітектури під конкретні задачі, використовуючи лише скромну кількість мічених даних.

Крім того, численні інші передові моделі використовували BERT як свою "основу". В результаті були розроблені моделі, подібні до машини BERT, деякі з яких, такі як RoBERTa, ALBERT і T5, були навчені на ще більшій кількості даних і перевершили BERT у деяких завданнях обробки природної мови.

Зрештою, BERT суттєво покращив здатність моделей NLP розуміти значення і контекст тексту, що призвело до чудової продуктивності в широкому спектрі завдань обробки природної мови і значно підвищило здатність моделей NLP до узагальнення нових даних.