BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Deep-Learning-Modell für natürliche Sprachverarbeitung (NLP), das im Jahr 2018 von Google vorgestellt wurde. Es verwendet eine Transformers-Architektur, die es ermöglicht, bidirektionale Verarbeitung von Texten durchzuführen. Im Gegensatz zu früheren NLP-Modellen, die auf unidirektionalem Textverständnis basierten, kann BERT sowohl den vorherigen als auch den nachfolgenden Kontext berücksichtigen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

BERT basiert auf einem unüberwachten Lernansatz, der es dem Modell ermöglicht, aus großen Datenmengen zu lernen, ohne spezielle Annotationen oder Kennzeichnungen zu benötigen. Es wird mit großen Textkorpora wie Wikipedia oder dem Buchkorpus trainiert, um eine umfassende sprachliche Modellierung zu erreichen.

Ein besonderes Merkmal von BERT ist, dass es in der Lage ist, kontextabhängige Repräsentationen von Wörtern und Sätzen zu lernen. Diese Fähigkeit ermöglicht es BERT, anspruchsvolle Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie das Frage-Antworting, die Textklassifikation und die Entitätserkennung auf einem sehr hohen Niveau durchzuführen.

Ein weiterer Aspekt von BERT ist, dass es als Vorlage für viele andere NLP-Modelle dient. Da es sich um ein Open-Source-Modell handelt, können Entwickler es herunterladen und für ihre eigenen Anwendungen anpassen. Es gibt bereits viele Varianten von BERT, darunter Multilingual BERT und Domain-Specific BERTs, die speziell für bestimmte Branchen oder Anwendungen trainiert wurden.