BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Sprachmodell, das auf der Transformer-Architektur basiert und für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurde. Es wurde im Oktober 2018 von Forschern bei Google vorgestellt und hat seitdem die Aufmerksamkeit der Data-Science-Community auf sich gezogen.
Design
BERT ist ein "encoder-only"-Transformer-Modell, das aus drei Modulen besteht:
- Embedding: Dieses Modul konvertiert ein Array von one-hot-codierten Token in ein Array von Vektoren, die die Token repräsentieren.
- Stack of Encoders: Diese Encoder sind die Transformer-Encoder. Sie führen Transformationen über das Array von Repräsentationsvektoren durch.
- Un-Embedding: Dieses Modul konvertiert die finalen Repräsentationsvektoren wieder in one-hot-codierte Token.
Pretraining
BERT wurde simultan auf zwei Aufgaben trainiert:
- Language Modeling: 15% der Token wurden für die Vorhersage ausgewählt, und das Trainingsziel war, das ausgewählte Token anhand seines Kontexts vorherzusagen.
- Next Sentence Prediction: Gegeben zwei Textspannen, sollte das Modell vorhersagen, ob diese zwei Spannen sequenziell im Trainingskorpus aufgetreten sind.
Innovative Idee
BERTs innovative Idee besteht darin, dass es bidirektional arbeitet, d.h. es schaut sowohl nach links als auch nach rechts, um den Kontext eines Tokens zu verstehen. Dies ermöglicht es, die Beziehungen zwischen den Wörtern in einem Satz besser zu verstehen.
Anwendung
BERT kann für eine Vielzahl von Sprachaufgaben eingesetzt werden, wie z.B. Textklassifizierung, Sentiment-Analyse, Frage-Antwort-Systeme und viele mehr. Es kann auch für die Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie z.B. Texten verwendet werden.
Wichtigkeit
BERT ist wichtig, weil es ermöglicht, Wörter in Zahlen zu konvertieren, die dann von Machine-Learning-Modellen verwendet werden können. Dies ermöglicht es, Machine-Learning-Modelle auf textueller Daten zu trainieren.
FAQs
- Kann BERT für Topic-Modellierung verwendet werden? Ja, BERTopic ist eine Topic-Modellierungstechnik, die BERT-Embeddings und eine klassenbasierte TF-IDF verwendet, um dichte Cluster zu erstellen.
- Wofür wird Google BERT verwendet? Google BERT wird verwendet, um die Absichten der Benutzer bei der Suche und den Inhalt, der von der Suchmaschine indiziert wird, zu verstehen.
- Ist BERT ein neuronales Netzwerk? Ja, BERT ist eine neuronale Netzwerk-basierte Technik für die Sprachverarbeitung.
- Ist BERT überwacht oder unüberwacht? BERT ist eine tiefe, bidirektionale, unüberwachte Sprachrepräsentation, die mit einem einfachen Textkorpus trainiert wird.
