معرفی و بررسی تخصصی الگوریتم Bert

Bert الگوریتم ماشینی متن باز برای پردازش و بررسی زبان به صورت طبیعی بوده که برای کمک به سیستم رایانه ها و درک مفهوم زبان پیچیده متن مورد نظر طراحی شده می باشد. در این آموزش به معرفی و بررسی تخصصی الگوریتم Bert می پردازیم، برای افزایش اطلاعات خود در مورد این الگوریتم تا آخر با ما همراه باشید.

الگوریتم Bert چیست؟

BERT مخفف عبارت Encoder Bidirectional Representations from Transformers می باشد، که این اصطلاحات به جنبه‌های مدل‌های زبان مبتنی بر هوش مصنوعی که الگوریتم Bert را تشکیل داده اند اشاره می کنند. Google BERT مدلی از زبان هوش مصنوعی می باشد که در نتایج جستجو اعمال می شود. اگرچه این کار تا حدودی پیچیده به نظر می رسد، اما هدف آن بسیار ساده بوده و به گوگل کمک می کند تا جستجوهای مورد نظر را بهتر فراهم کند.

بررسی تخصصی الگوریتم Bert

الگوریتم Bert از هوش مصنوعی در قالب پردازش زبان NLP، درک زبان NLU، تجزیه و تحلیل و بررسی برای پردازش هر کلمه در یک عبارت جستجو در رابطه با سایر کلمات مورد نظر استفاده می کند. در گذشته کلمات توسط گوگل تک به تک و به ترتیب پردازش می شد. در حال حاضر تفاوت در نتایج بین رویکرد قدیمی و جدید می تواند چشمگیر باشد. به این صورت که محتوای متنی شما را به طور دقیق بررسی کرده و هدف و موضوع محتوا را تشخیص می دهد.

زمان انتشار الگوریتم برت

همواره Google در نوامبر 2018، BERT را به صورت متن باز در پلتفرم GitHub راه اندازی کرد و بعد از آن زمان، امروزه هر کسی می تواند از کدهای و الگوهای موجود در این الگوریتم برای ایجاد و راه اندازی سریع سیستم خود به کار گیرد.

موارد مورد استفاده از الگوریتم برت

در حال حاضر در گوگل برای بهینه سازی و بررسی پرس و جوهای جستجوی کاربر استفاده می شود و در عملکردهای متعددی که این امکان را فراهم می کند، برتری دارد و می توان در طیف وسیعی از وظایف زبان مورد استفاده قرار داد:

• Sentiment Analysis: مثبت یا منفی بودن نقدهای ویدیو را بررسی می کند.
• Question answering: به چت بات ها کمک می کند تا به سوالات شما پاسخ درست و منطقی دهند.
• Text prediction: متن شما را هنگام نوشتن ایمیل Gmail بررسی و پردازش می کند.
• Text generation: متناسب با موضوع با چند جمله ورودی می تواند مقاله بنویسد.
• Summarization: قراردادهای حقوقی طولانی را می تواند خلاصه کند.
• Polysemy resolution: کلماتی را که دارای چندین معنی و مفهوم هستند را بر اساس متن اطراف جداسازی و بررسی می کند.

در حال حاضر الگوریتم BERT تاثیر بسیاری در جستجوی صوتی و متنی دارد که امروزه در تکنیک های NLP مستعد خطا بوده و همواره می تواند سئوی بین المللی را به شدت بهبود بخشد، زیرا مهارت آن در درک زمینه مورد نظر کمک می کند تا الگوهایی را که زبان های مختلف به اشتراک قرار می دهند بدون نیاز به درک کامل زبان تجزیه و تحلیل کند. همچنین این الگوریتم سیستم های هوش مصنوعی را بررسی کرده و بهبود می بخشد.

انواع شاخه های متنی الگوریتم Bert

patentBERT: برای انجام طبقه بندی patent
docBERT: تنظیم شده برای طبقه بندی اسناد
bioBERT: برای بررسی متن زیست پزشکی
VideoBERT: بررسی بصری زبانی مشترک برای فرآیند یادگیری بدون نظارت فراوانی داده های بدون برچسب در یوتیوب
SciBERT: برای بررسی متن علمی
G-BERT: بررسی کدهای پزشکی با نمایش های سلسله مراتبی با استفاده از شبکه های GNN و تنظیم برای ارائه توصیه های پزشکی

نحوه کارکرد Google BERT

یکی از تفاوت های Google با سایر سیستم های پردازش زبان، ویژگی دو طرفه آن است، به این دلیل که دیگر الگوریتم ها به صورت یک طرفه می باشند به این صورت که کلمات را با استفاده از عباراتی که در سمت چپ یا راست آن ها در متن مورد نظر قرار دارند، بررسی می کنند. اما این الگوریتم به طور همزمان به صورت دو طرفه عمل می کند: متن را در سمت چپ و راست کلمه تجزیه و تحلیل کرده و درک بسیار عمیق تری از روابط بین اصطلاحات و جملات را ارائه می دهد.

اگرچه قصد خرید سرور مجازی ویندوز برای استفاده از وبسایت های خارجی بدون محدودیت را دارید، می توانید با خرید از آذرسیس از تخفیف های ویژه نیز برخوردار شوید. 

نتیجه گیری

در این مقاله آموزشی به معرفی و بررسی تخصصی الگوریتم Bert پرداختیم. BERT الگوریتم بررسی و پردازش زبان پیچیده و پیشرفته است که برای کاربران درک زبان را به صورت خودکار آسان تر می کند. همچنین توانایی به انجام رساندن عملکرد پیشرفته با آموزش بر روی مقادیر داده و استفاده از برخی ترانسفورماتورها برای متحول کردن NLP پشتیبانی می شود. امیدواریم این مقاله اطلاعات کافی در مورد این الگوریتم مهم و پرکاربرد برای شما فراهم کرده باشد. ممنون که تا آخر ما را در این آموزش همراهی کردید.