آیا تا به حال فکر کرده اید که چگونه به نظر می رسد گوگل دقیقاً منظور شما را درک می کند، حتی زمانی که عبارات جستجوی شما کمی نامفهوم هستند؟

یا چگونه دستیار صوتی مورد علاقه شما می تواند سوالات پیچیده را درک کند؟

راز بسیاری از این فناوری هوشمند ابزار قدرتمندی به نام BERT است.

در این مقاله، توضیح می‌دهم BERT چیست، چرا یک تغییر دهنده بازی در دنیای پردازش زبان طبیعی (NLP) است، و چگونه می‌توانید با یک مثال کد ساده شروع به کار کنید.

BERT چیست؟

BERT مخفف دو طرفه رمزگذار بازنمایی از ترانسفورماتور است. این یک روش پیشرفته است که توسط گوگل برای پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه یافته است.

این نشان دهنده تغییر در نحوه درک کامپیوترها از زبان انسان است.

تصور کنید که در حال تلاش برای درک یک جمله با کلمه ای هستید که معانی متعددی دارد. به عنوان مثال، کلمه "بانک" می تواند به کنار رودخانه یا یک موسسه مالی اشاره کند. اینجا جایی است که BERT می درخشد.

BERT به جای نگاه کردن به کلمات قبل از آن، همانطور که معمولاً می خوانیم، همزمان به کلمات قبل و بعد از آن کلمه نگاه می کند.

به این ترتیب، مدل بر اساس کل جمله، نه فقط بخشی از آن، تصویر کامل تری از معنای کلمه به دست می آورد. مثل این است که با کسی مکالمه کنید که قبل از پاسخ دادن به سؤال، به همه چیزهایی که قبل و بعد از سؤال می گویید گوش می دهد.

این رویکرد دو طرفه به BERT اجازه می دهد تا معانی ظریف کلمات را در بافت خاص آنها درک کند، که منجر به تفسیرهای دقیق تر از متن می شود.

BERT از بسیاری از پیشرفت های اخیر در موتورهای جستجو، خدمات ترجمه زبان و هوش مصنوعی محاوره ای پشتیبانی می کند.

چرا BERT مهم است

BERT در درک زمینه عالی است و به رایانه ها کمک می کند تا معنای زبان مبهم را درک کنند.

این پیامدهای بزرگی برای بهبود موتورهای جستجو، خدمات ترجمه و حتی تولید متنی دارد که برای انسان طبیعی تر باشد.

s را درک کنید c ontext : توانایی BERT برای درک متن کلمات در یک جمله از هر دو جهت منجر به تفسیرهای دقیق تر از معنای متن می شود که برای درک زبان انسانی بسیار مهم است.

بهبود es موتورهای جستجو : BERT برای بهبود الگوریتم‌های موتورهای جستجو استفاده شده است و به آنها اجازه می‌دهد تا اهداف پشت پرسش‌های کاربران را بهتر درک کنند. این بدان معنی است که نتایج جستجو با آنچه مردم به دنبال آن هستند مرتبط تر و مفیدتر هستند.

افزایش es برنامه های کاربردی : برنامه هایی مانند ترجمه زبان، سیستم های پاسخگویی به پرسش و دستیاران مجازی به طور قابل توجهی از BERT سود می برند. آنها دقیق تر و مکالمه تر می شوند، تجربه کاربر را بهبود می بخشند و فناوری را در دسترس تر می کنند.

هندل es یک برت به زبان فارسی : درک عمیق برت از زمینه به آن کمک می کند تا با ابهام در زبان مقابله کند و بین معانی مختلف یک کلمه بر اساس بافت تمایز قائل شود. این برای تفسیر و ترجمه دقیق زبان بسیار مهم است.

جستجوی پیشرفته هوش مصنوعی : BERT نشان دهنده گامی مهم به جلو در یادگیری ماشینی و تحقیقات هوش مصنوعی است و مرزهای آنچه را که در درک و تولید متنی شبیه انسان وجود دارد، پیش می‌برد. فرصت های جدیدی را برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی باز می کند و استاندارد جدیدی را در زمینه NLP ایجاد کرده است.

به طور کلی، BERT اهمیت دارد زیرا نشان‌دهنده جهشی در نحوه درک و تعامل ماشین‌ها با زبان انسان است و فناوری را در پردازش و تولید متن بصری‌تر و مؤثرتر می‌کند.

چگونه BERT کار می کند

BERT از یک ترانسفورماتور استفاده می کند، مکانیزم توجهی که روابط متنی بین کلمات (یا کلمات فرعی) در یک متن را یاد می گیرد.

در شکل پایه خود، یک ترانسفورماتور شامل دو مکانیسم جداگانه است - یک رمزگذار که ورودی متن را می خواند و یک رمزگشا که یک پیش بینی برای کار ایجاد می کند. با این حال، BERT فقط از مکانیسم رمزگذار استفاده می کند.

با اتخاذ این رویکرد، مدل‌های BERT را می‌توان تنها با یک لایه خروجی اضافی تنظیم کرد تا مدل‌های پیشرفته‌ای را برای طیف وسیعی از وظایف، مانند پاسخ‌گویی به سؤال و استنتاج زبان، بدون تغییرات اساسی در مدل اصلی ایجاد کند. .

نحوه کار با BERT

بیایید با استفاده از BERT یک تحلیلگر احساسات ساده بسازیم. ما از کتابخانه Huggingface Transformer برای استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده BERT و استفاده از آن برای ساختن یک تحلیلگر احساسات استفاده خواهیم کرد:

 from transformers import pipeline # Load BERT model for text classification classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="bert-base-uncased") # Define input text text = "It was a fantastic movie and I loved it!" # Perform sentiment analysis result = classifier(text) # Map output label to human-readable sentiment if result[0]['label'] == 'LABEL_1': sentiment_label = 'Positive' else: sentiment_label = 'Negative' # Print result print("Sentiment:", sentiment_label) print("Score:", result[0]['score'])

بیایید ببینیم این کد چه کاری انجام می دهد:

ابتدا ماژول های مورد نیاز را از کتابخانه transformers وارد می کنیم.

در مرحله بعد، مدل و توکنایزر از قبل آموزش دیده را بارگذاری می کنیم. ما یک نام مدل ( bert-base-uncased ) را مشخص می کنیم که مدل BERT را نشان می دهد. توکنایزر برای پیش پردازش متن به روشی که BERT انتظار دارد بارگذاری می شود (به عنوان مثال، تبدیل متن به حروف کوچک).

در مرحله بعد، یک خط لوله تجزیه و تحلیل احساسات از کتابخانه ترانسفورماتور ایجاد می کنیم. عملکرد pipeline از Hugging Face Transformers بسیاری از کارهای دستی پیش پردازش و اعمال مدل را انتزاعی می کند. ما sentiment analysis به عنوان وظیفه ای برای مدیریت خودکار نشانه گذاری، استنتاج مدل و تفسیر خروجی مشخص می کنیم.

سپس یک ورودی به آن می دهیم، که در مورد ما جمله ای برای تجزیه و تحلیل احساسات است. می توانید آن را با هر متنی که می خواهید تحلیل کنید جایگزین کنید.

در مرحله بعد، متن نمونه به خط لوله ارسال می شود تا نتایج تجزیه و تحلیل احساسات به دست آید.

در نهایت، احساسات را به همراه نمره اطمینان (مدل چقدر در مورد نتیجه مطمئن است) چاپ می کنیم.

در اینجا خروجی کد بالا آمده است:

 Sentiment: Negative Score: 0.5871706604957581

تابع pipeline ، اعمال مدل های از پیش آموزش دیده را برای کارهای خاص، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، بسیار ساده می کند. برچسب و امتیاز به ترتیب به شما درک سریعی از پیش‌بینی احساسات مدل و اطمینان آن نسبت به آن پیش‌بینی می‌دهد.

این مثال یک درک اساسی از نحوه استفاده از BERT برای یک کار تجزیه و تحلیل احساسات ارائه می دهد. مدل یک جمله را می گیرد، آن را پردازش می کند تا زمینه آن را درک کند، و احساسات آن را مثبت یا منفی پیش بینی می کند.

نتیجه

BERT نشان دهنده جهشی قابل توجه در توانایی ماشین ها برای درک و تعامل با زبان انسان است. آموزش دوطرفه و قابلیت‌های آگاه از زمینه، طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از بهبود نتایج موتورهای جستجو گرفته تا ایجاد ربات‌های گفتگوی قوی‌تر را ممکن می‌سازد.

با آزمایش BERT و سایر مدل‌های NLP، می‌توانید پتانسیل گسترده فناوری‌های درک زبان را کشف کنید. چه یک توسعه دهنده باتجربه باشید و چه تازه شروع کرده اید، دنیای NLP فرصت های بی پایانی برای نوآوری و بهبود ارائه می دهد.

به یاد داشته باشید، این مثال تازه شروع است. همانطور که در BERT و NLP عمیق تر می شوید، راه های پیچیده و قدرتمندتری برای استفاده از این ابزارها کشف خواهید کرد. کد نویسی مبارک!

امیدواریم از این مقاله لذت برده باشید. برای آموزش های هوش مصنوعی به اندازه بایت روزانه به turingtalks.ai مراجعه کنید .

خبرکاو