Was ist BERT?
BERT, auf den ersten Blick nicht sofort als Natural Language Processing Tool erkennbar, fügt sich dennoch bestens in die Reihe der NLP-Anwendungen ein. Von Jacob Devlin und Google und seinen Kollegen der Google-Mitarbeiterschaft als Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) entwickelt, agiert dieses Programm als ‘transformatorbasiertes maschinelles Lernmodell für das Vortraining zur Verarbeitung natürlicher Sprache’, wobei wir dann doch bei den Natural Language Processing Tools ankommen. Google hatte, eher unbemerkt von der Google-Kundschaft, BERT in seiner Google-Suchmaschine eingeführt.
Die Entwicklung von BERT wurde zur Lösung von rd. 11 unterschiedlichen Herausforderungen mit Bezug zur Sprachverarbeitung konstruiert. Insbesondere berücksichtigt wurde die Stimmungsanalyse als auch Entitätserkennung.
BERT verfolgt vielversprechende zukunftsorientierte Konzepte, wozu große Mengen an Trainingsdaten ebenso gehören wie ein maskiertes Sprachmodel. Die anschließende Satzvorhersage macht diese NLP-Lösung noch einfacher in ihrer Nutzung. Zum guten Schluss kommt der Transformer.
Mit wenigen Beispielen lässt sich sehr gut die Vielfalt erörtern, die das Natural Language Processing Tool BERT bei Interessierten so beliebt macht. Der Datensatz von BERT besteht aus 3,3 Milliarden Wörtern. Da bleiben kaum welche auf der Strecke. Mit der Funktion ‘nächste Satzvorhersage’ lernt BERT Vorhersagen des nächsten Satzes durch Verwendung von 50 % typischen Sätzen und 50 % zufälligen Sätzen. Nach diesen Algorithmen wird die Genauigkeit des Modells trainiert.
Der Transformer, quasi das Herzstück von BERT, gilt als Deep-Learning-Modell. Hierbei wird der Aufmerksamkeitsmechanismus zur Überprüfung der Beziehung der Wörter zueinander genutzt. Im Gegenzug dazu ist der Mensch lediglich in der Lage, entscheidende Details zu erkennen und zu berücksichtigen.
Die Einsatzgebiete von BERT sind beachtlich. Von der Sentimentanalyse, dem Beantworten von Fragen, der Textvorhersage und Textgenerierung kann BERT auch eine Zusammenfassung abgeben. Das Ganze ließe sich auch einfacher erklären: Wer jeden Tag mit Google agiert wie Google Translate, Google Search Engine oder Google Assistant, der weiß, wie BERT funktioniert.
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