الگوریتم برت چیست و چه کاری انجام می دهد؟

BERT یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز برای پردازش زبان طبیعی (NLP) است و برای کمک به رایانه ها در درک معنای زبان مبهم در متن طراحی شده است. چارچوب BERT با استفاده از متن ویکی‌پدیا از قبل آموزش داده شده و می‌ توان آن را با مجموعه داده‌ های پرسش و پاسخ تنظیم کرد. ما در این مقاله سوالاتی از قبیل الگوریتم برت چیست و چگونه کار می کند را بررسی خواهیم کرد، پس در ادامه ما را همراهی کنید.

BERT که مخفف Representations Encoder Bidirectional from Transformers است

مبتنی بر Transformers بوده و یک مدل یادگیری عمیق که در آن هر عنصر خروجی به عنصر ورودی متصل می شود و وزن بین آنها به صورت پویا بر اساس اتصالشان محاسبه می شود. (در NLP به این فرآیند توجه می گویند.)

از لحاظ تاریخی، مدل‌ های زبان فقط می ‌توانستند ورودی متن را به صورت متوالی بخوانند – از چپ به راست یا راست به چپ – اما نمی ‌توانستند هر دو را همزمان انجام دهند. BERT متفاوت می باشد زیرا برای خواندن در هر دو جهت در یک زمان طراحی شده است. این قابلیت که با معرفی ترانسفورماتورها فعال شد، به دو جهته بودن معروف می باشد.

تاریخچه الگوریتم برت چیست؟

در اکتبر 2019، گوگل اعلام کرد که استفاده از BERT را در الگوریتم‌ های جستجوی تولید مبتنی بر ایالات متحده آغاز خواهد کرد. انتظار می رود این الگوریتم بر 10٪ از جستجوهای گوگل تأثیر بگذارد. به سازمان‌ و شرکت ها توصیه می ‌شود که محتوا را برای BERT بهینه‌ سازی نکنند، زیرا BERT هدفش ارائه یک تجربه جستجوی طبیعی است. به کاربران توصیه می شود که پرس و جوها و محتوا را روی موضوع طبیعی و تجربه کاربر متمرکز کنند.

در دسامبر 2019، BERT برای بیش از 70 زبان مختلف اعمال شد.

الگوریتم برت چگونه کار می کند؟

هدف هر تکنیک NLP، درک زبان انسان به صورتی است که به طور طبیعی صحبت می شود. در مورد BERT، این معمولاً به معنای پیش ‌بینی یک کلمه در جای خالی است. برای انجام این کار، مدل‌ها معمولاً نیاز به آموزش با استفاده از یک مخزن بزرگ از داده‌ های آموزشی دارند. اما BERT فقط با استفاده از یک مجموعه متن ساده (یعنی ویکی پدیا) از قبل آموزش داده شده است. BERT می ‌تواند با حجم روزافزون محتوای قابل جستجو و پرسش ‌ها سازگار شده و مطابق با مشخصات کاربر تنظیم شود. این فرآیند به عنوان یادگیری انتقالی شناخته شده است.

در ادامه “الگوریتم برت چیست” با تحقیقات گوگل در مورد Transformers مواجه می شویم. ترانسفورماتور به عنوان بخشی از مدل BERT ظرفیت بیشتری برای درک زمینه و ابهام در زبان می دهد. ترانسفورماتور این کار را با پردازش هر کلمه داده شده در رابطه با سایر کلمات در یک جمله انجام داده و آن ها را یک به یک پردازش نمی کند. با نگاه کردن به تمام کلمات اطراف، به مدل BERT اجازه می دهد تا متن کامل کلمه را درک کرده و در نتیجه هدف جستجوگر را بهتر درک کند.

موارد استفاده از الگوریتم برت چیست؟

در حال حاضر گوگل برای بهینه سازی تفسیر پرس و جوهای جستجوی کاربر از الگوریتم گوگل استفاده می کند. از موارد استفاده می توان به گزینه های زیر اشاره کرد:

• وظایف تولید زبان مبتنی بر ترتیب به دنباله مانند:

جواب سوال

خلاصه چکیده

پیش بینی جمله

تولید پاسخ مکالمه

• وظایف درک زبان طبیعی مانند:

چند معنایی و Coreference (کلماتی که به نظر می رسند یکسان هستند اما معانی متفاوتی دارند)

ابهام زدایی حس کلمه

استنتاج زبان طبیعی

طبقه بندی احساسات

انتظار می رود BERT تأثیر زیادی بر جستجوی صوتی و همچنین جستجوی مبتنی بر متن داشته باشد که تا به امروز در تکنیک های NLP گوگل مستعد خطا بوده است. همچنین انتظار می رود BERT به شدت سئوی بین المللی را بهبود بخشد، زیرا مهارت آن در درک زمینه کمک می کند تا الگوهایی را که زبان های مختلف به اشتراک می گذارند بدون نیاز به درک کامل زبان تفسیر کند. به طور گسترده تر، BERT این پتانسیل را دارد که سیستم های هوش مصنوعی را به شدت بهبود بخشد.

کلام آخر

ما در این مقاله به بررسی الگوریتم برت چیست و چگونه این کار را انجام می دهد، پرداخته ایم. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه می توانید با مشاورین ما در تماس باشید.

منبع