Google BERT

Einführung

Im Oktober 2018 hat der Zweig für künstliche Intelligenz von Google (Google AI) ein vorprogrammiertes Deep-Learning-Modell namens BERT veröffentlicht. Dieses Modell kann mehrere NLP-Probleme lösen und hat seit seiner Veröffentlichung die Aufmerksamkeit der Data-Science-Community auf sich gezogen.

Was ist BERT?

BERT steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Es ist ein Modell des Typs Transformer, das bidirektional arbeitet, was zu einem besseren Verständnis des Textes führt. Im Gegensatz zu früheren Sprachmodellen berücksichtigt es das vorhergehende und das nachfolgende Wort gleichzeitig.

Die BERT-Methode

BERT verwendet eine neue Technik namens Masked LM (MLM). Er maskiert zufällig Wörter im Satz und versucht dann, sie vorherzusagen. Unter "Maskieren" versteht man, dass das Modell in beiden Richtungen schaut und den kompletten Kontext des Satzes (links und rechts) verwendet, um das maskierte Wort vorherzusagen.

Technische Funktion

BERT basiert auf der Architektur von Transformern, d. h. bestehend aus einem Encoder, der den Text liest, und einem Decoder, der eine Vorhersage macht. BERT beschränkt sich auf einen Encoder, da sein Ziel darin besteht, ein Modell zur Darstellung von Sprache zu erstellen, das dann für NLP-Aufgaben verwendet werden kann.

Anwendung

BERT wird für verschiedene NLP-Aufgaben verwendet, wie z.B. Textklassifizierung, Sentiment-Analyse und Frage-Antwort-Systeme. Es kann auch für die Entwicklung von Chatbots und anderen Anwendungen verwendet werden, die natürliche Sprache verarbeiten müssen.

Google Cloud AI Platform

BERT ist auch auf der Google Cloud AI Platform verfügbar, einer Plattform für Machine Learning und künstliche Intelligenz. Die Plattform bietet eine einfache Möglichkeit, BERT-Modelle zu trainieren und zu deployen.

Fazit

BERT ist ein innovatives Tool zur Sprachverarbeitung, das die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung erweitert. Durch seine bidirektionale Arbeitsweise und seine Fähigkeit, den Kontext eines Satzes zu verstehen, kann es eine Vielzahl von NLP-Aufgaben lösen.