BERT که مخفف  Bidirectional Encoder Representations from Transformers است، یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته برای پردازش زبان طبیعی  (NLP) می‌باشد. این مدل توسط شرکت گوگل توسعه داده شده و تحولی بزرگ در درک و تحلیل متون پیچیده ایجاد کرده است. در این مقاله از کدیتی به سوال BERT چیست پاسخ خواهیم داد، نحوه کار آن و کاربردهای گسترده‌اش در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد.

 

 BERT چیست؟

BERT یک مدل یادگیری عمیق است که از تکنیک‌های شبکه عصبی ترنسفورمر استفاده می‌کند. بر خلاف مدل‌های قبلی پردازش زبان طبیعی که معمولاً یک‌جهته بودند (متن را فقط از چپ به راست یا از راست به چپ تحلیل می‌کردند)، BERT به صورت دوطرفه کار می‌کند. به این معنا که هنگام پردازش یک کلمه یا جمله،  BERT هم به کلمات قبل از آن و هم به کلمات بعد از آن نگاه می‌کند. این ویژگی به BERT اجازه می‌دهد که معنای دقیق‌تر و عمیق‌تری از متون را درک کند.

 

چطور BERT کار می‌کند؟

BERT از ترنسفورمرها استفاده می‌کند که یکی از تکنیک‌های کلیدی در یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی است. الگوریتم‌های ترنسفورمر به سیستم اجازه می‌دهند که به صورت همزمان بر روی تمام کلمات یک جمله کار کند و بتواند روابط معنایی میان کلمات مختلف را به دقت تشخیص دهد.

ویژگی منحصربه‌فرد BERT در این است که به جای تحلیل یک‌طرفه متن، تحلیل دوطرفه انجام می‌دهد. این بدان معناست که BERT به جای خواندن متن از چپ به راست یا برعکس، همزمان به تمامی کلمات یک جمله نگاه می‌کند تا به درک بهتری از معنای کل جمله برسد.

مراحل آموزشی BERT

آموزش BERT در دو مرحله انجام می‌شود:

Masked Language Model (MLM): در این مرحله، BERT به‌طور تصادفی برخی از کلمات در جمله را مخفی می‌کند و سپس تلاش می‌کند آن‌ها را پیش‌بینی کند. این روش به مدل کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از بافت جملات پیدا کند.

Next Sentence Prediction (NSP): در این مرحله، BERT دو جمله متوالی را به مدل می‌دهد و مدل باید تشخیص دهد که آیا این دو جمله با هم ارتباط دارند یا نه. این کار به BERT کمک می‌کند تا معنای جملات در سطح متنی بالاتر را درک کند.

 

کاربردهای BERT

در ادامه از پاسخ به سوال BERT چیست به کاربردهای این مدل هوش مصنوعی میپردازیم:

بهبود نتایج جستجو در گوگل : یکی از مهم‌ترین کاربردهای BERT در بهبود الگوریتم جستجوی گوگل است . BERT به گوگل کمک می‌کند تا معنای واقعی پرسش‌های کاربران را بهتر درک کرده و نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد.

تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)  : BERT در تحلیل متون کاربران و شناسایی احساسات موجود در متن (مثبت، منفی یا خنثی) بسیار کاربردی است. این ابزار به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا نظرات مشتریان را بهتر درک کنند.

ترجمه ماشینی:  مدل‌های مانند BERT می‌توانند به‌طور دقیق‌تر متون را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند، زیرا   BERT  قادر است معنای جملات را به‌طور کامل و دقیق درک کند.

پاسخ‌دهی به سوالات (Question Answering)  : BERT برای سیستم‌های پرسش و پاسخ بسیار مفید است. این مدل می‌تواند متن‌های طولانی را بخواند و به سوالات کاربر به صورت دقیق پاسخ دهد.

خلاصه‌سازی متن  :(Text Summarization) با استفاده از BERT، می‌توان متون طولانی را به خلاصه‌های دقیق و قابل فهم تبدیل کرد. این کاربرد به‌ویژه در رسانه‌ها و روزنامه‌نگاری آنلاین کاربرد دارد.

 

مزایای BERT

درک عمیق‌تر از بافت متن : از آنجا که BERT به صورت دوطرفه متون را تحلیل می‌کند، قادر است معنی دقیق‌تری از جملات به دست آورد. این باعث می‌شود که نتایج تولید شده توسط BERT نسبت به مدل‌های قبلی دقیق‌تر و معنادارتر باشند.

قابلیت عمومی‌سازی : BERT به گونه‌ای طراحی شده که می‌تواند بر روی طیف وسیعی از وظایف NLP مورد استفاده قرار گیرد. از تحلیل احساسات گرفته تا ترجمه و خلاصه‌سازی متن، این مدل می‌تواند در کاربردهای مختلف عملکرد بسیار خوبی داشته باشد.

توانایی در یادگیری چندین زبان : BERT به صورت چندزبانه توسعه داده شده و می‌تواند برای تحلیل و درک زبان‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد. این ویژگی BERT را به ابزاری بسیار مفید برای پروژه‌های بین‌المللی تبدیل کرده است.

 

چالش‌ها و محدودیت‌های BERT

نیاز به منابع محاسباتی بالا : یکی از چالش‌های اصلی استفاده از BERT، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند و منابع محاسباتی بالا برای آموزش و اجرای مدل است. پردازش داده‌های حجیم و یادگیری مدل‌های پیچیده مانند BERT نیازمند زمان و منابع زیادی است.

داده‌های زیاد برای آموزش : BERT برای دستیابی به دقت بالا به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. بدون داده‌های بزرگ و باکیفیت، عملکرد مدل به طور چشمگیری کاهش پیدا می‌کند.

 

نتیجه‌گیری

 BERT یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته و پیچیده برای پردازش زبان طبیعی است که توانسته تحولی عظیم در درک و تحلیل متون ایجاد کند. از جستجوی بهتر در گوگل گرفته تا ترجمه و تحلیل احساسات، BERT  با استفاده از الگوریتم‌های دوطرفه و ترنسفورمر، توانسته به یکی از موثرترین ابزارهای NLP در جهان تبدیل شود. هرچند که نیاز به منابع محاسباتی بالا و داده‌های بزرگ از چالش‌های اصلی استفاده از این مدل هستند، اما کاربردهای گسترده و دقت بالا، آن را به یکی از پرکاربردترین مدل‌های هوش مصنوعی در دنیای امروز تبدیل کرده است.

کانال یوتیوب کدیتی