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BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Deep-Learning-Modell fĂŒr natĂŒrliche Sprachverarbeitung (NLP), das im Jahr 2018 von Google vorgestellt wurde. Es verwendet eine Transformers-Architektur, die es ermöglicht, bidirektionale Verarbeitung von Texten durchzufĂŒhren. Im Gegensatz zu frĂŒheren NLP-Modellen, die auf unidirektionalem TextverstĂ€ndnis basierten, kann BERT sowohl den vorherigen als auch den nachfolgenden Kontext berĂŒcksichtigen, um bessere Vorhersagen zu treffen.

BERT basiert auf einem unĂŒberwachten 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, kontextabhĂ€ngige ReprĂ€sentationen von Wörtern und SĂ€tzen zu lernen. Diese FĂ€higkeit ermöglicht es BERT, anspruchsvolle Aufgaben der natĂŒrlichen Sprachverarbeitung wie das Frage-Antworting, die Textklassifikation und die EntitĂ€tserkennung auf einem sehr hohen Niveau durchzufĂŒhren.

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