الگوریتم bert گوگل چیست؟
الگوریتم BERT رمزگذار دو طرفه از ترانسفورمرها است. این به چه معناست؟ یعنی یک روش مبتنی بر شبکه عصبی است که یک روش پیش از آموزش پردازش زبان طبیعی (NLP) را تسهیل می کند. به زبان ساده، الگوریتم BERT به Google کمک می کند تا درک بهتری از جستجوی کاربر پیدا کند. این الگوریتم یادگیری عمیق از زمینه و رابطه بین همه کلمات یک جمله استفاده می کند، به جای اینکه یک به یک به خود کلمات توجه کند.
الگوریتم برت همه چیز را در نظر می گیرد، بنابراین معنی واقعی را رمزگشایی می کند و مرتبط ترین و دقیق ترین نتایج را برای پرس و جو باز می گرداند. این یک گام بزرگ رو به جلو از طرف Google بود، زیرا BERT مهمترین تغییر را در الگوریتم های جستجو از زمان معرفی RankBrain در سال 2015 نشان داد.
گوگل قصد دارد با الگوریتم برت مانند یک انسان زبان طبیعی آدم ها را درک کند و متناسب با سوال آن ها به کاربران جواب دهد. این الگوریتم هوش مصنوعی گوگل انقلاب بزرگی در موتورهای جستجو به پا کرد.
هدف از به وجود آمدن الگوریتم برت گوگل
به روزرسانی BERT گوگل برای تغییر نحوه عملکرد موتور جستجو برای جستجوی عبارات به صورت کاملا طبیعی است. با میلیاردها جستجو در روز، بسیاری از این جستجو ها برای درک کامل موتور جستجو عادی هستند. اما این به روزرسانی عمده برای این منظور طراحی شده است که بتواند که سوالات و جستجو های غیر عادی را پاسخ دهد، مدیریت کند یا عبارات پیچیده ای را که معمولاً گوگل قادر به درک آن نیست، درک کند.
به روزرسانی Google به منظور کمک به پردازش زبان طبیعی آن با استفاده از الگوریتمی به نام نمایشگرهای رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها یا BERT است. الگوریتم جستجوی BERT کلمات وارد شده به Google را با توجه به سایر کلمات موجود در عبارت پردازش می کند، و نه به ترتیب یک به یک. سپس هوش مصنوعی هم برای نتایج رده بندی و هم برای نتایج قطعه ویژه اعمال می شود تا بتواند با دقت بیشتری نتایج را برای کاربران پیدا کند. گوگل ادعا می کند که مدل BERT از هر 10 جستجو رو 1 جستجو را در ایالات متحده تأثیر می گذارد، و توانایی تجزیه زبان مکالمه به این معنی است که اکنون می تواند زمینه ای را که حروف اضافه مانند “برای” و “برای” یک عبارت فراهم می کنند، درک کند.
نکته مهمتر، الگوریتم BERT برای پردازش زبان می تواند هر کلمه را در یک عبارت – در رابطه با هر کلمه دیگر در عبارت – به طور همزمان پردازش کند و معنی آن را بفهمد. این ویژگی آن را از مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP) جدا می کند که کلمات را به ترتیب چپ به راست یا راست به چپ پردازش می کند.
بخشی از روش انجام این کار “پوشاندن” برخی از کلمات در متن ورودی و سپس الگوریتم BERT به صورت دو جهته کلمه پوشیده شده را پیش بینی می کند. به این ترتیب، می تواند معنی هر کلمه را بر اساس زمینه زبان پیدا کند و از اشتباه با کلمات مترادف جلوگیری کند.
کامل بهرامی: دانش‌آموخته کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر گرایش نرم‌افزار از دانشگاه ارومیه هستم. به حوزه کامپیوتر، برنامه‌نویسی و فناوری اطلاعات علاقه‌مند‌م و در حوزه‌های مذکور در مکتب خونه، مجله فرادرس، هاست ایران، مدیااد، تپسل، متریکس، سبز لرن و غیره تولید و ویراستاری محتوا انجام می‌دهم. هم‌اکنون سه سال است که در این حوزه مشغول به کار هستم و بالای 6000 مقاله در سطح وب دارم. از سال ١٤٠١ به بعد به عنوان ویراستار و مدیر تیم نویسنده‌ها در مکتب خونه فعالیت مستمر دارم.
