Это языковая модель, разработанная Google, которая была обучена на большом количестве текстовых данных с использованием методов предобучения.
В этой задаче случайные слова в предложениях заменяются специальным токеном
[MASK], и модель должна предсказать эти замаскированные слова. Понять контекст обоих направлений (слева и справа от замаскированного слова) и улучшить представление слов.Входное предложение: "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
Замаскированное предложение: "The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK]"
Модель должна предсказать "fox" и "dog".
Модель получает пару предложений и должна предсказать, являются ли они последовательными (одно предложение следует за другим в оригинальном тексте) или нет.
Улучшить понимание связей между предложениями.
Входная пара предложений: ("The quick brown fox jumps over the lazy dog.", "The dog barked.")
NSP метка: False (эти предложения не следуют одно за другим в оригинальном тексте).
BERT был обучен на больших и разнообразных корпусах текстов для достижения широкого понимания языка.
Этот корпус содержит тексты книг, что предоставляет модели широкий и разнообразный контекст для изучения.
Тексты из Википедии содержат разнообразные темы и стили письма, что помогает модели лучше понимать различные контексты и стили языка.
BERT использует архитектуру трансформеров, а именно, двунаправленный трансформер, который позволяет модели учитывать контекст с обеих сторон слова. Это отличие от предыдущих моделей, которые учитывали только предыдущие слова (в случае RNN) или слова справа (в случае GPT).
BERT можно использовать для различных задач обработки естественного языка (NLP), таких как вопросно-ответные системы, анализ тональности, распознавание именованных сущностей и так далее. Пример использования BERT для классификации текста в Python:
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import pipeline
# Загрузка предобученной модели и токенизатора BERT
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Создание pipeline для классификации текста
nlp_pipeline = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
# Пример текста для анализа
text = "BERT is a powerful language model developed by Google."
# Анализ текста
result = nlp_pipeline(text)
print(result)
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний