- Введение в BERT и трансформеры
- Как работает BERT
- Обучение BERT
- Применение BERT
- Классификация текста
- Извлечение именованных сущностей
- Вопросно-ответные системы
- Аннотирование текста
- Заключение
- Часто задаваемые вопросы
- Как BERT учитывает контекст?
- Можно ли использовать BERT для других задач, кроме NLP?
- Какое оборудование нужно для обучения BERT?
Введение в BERT и трансформеры
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это революционная нейросетевая архитектура для задач обработки естественного языка (NLP), разработанная Google в 2018 году. BERT основан на трансформерных сетях и позволяет значительно улучшить качество многих задач NLP.
Как работает BERT
В отличие от классических нейросетевых моделей, таких как LSTM, BERT обрабатывает текст непоследовательно. Он анализирует всю входящую последовательность целиком. Это позволяет учитывать контекст слов в обоих направлениях.
Архитектура BERT состоит из двух основных блоков:
- Кодировщик — преобразует входную последовательность в промежуточное скрытое представление.
- Декодировщик — генерирует выход на основе скрытого представления.
Кодировщик BERT построен на базе трансформеров — архитектуры, основанной исключительно на механизме внимания. Трансформеры позволяют анализировать связи между всеми словами входной последовательности.
Обучение BERT
Чтобы научить BERT понимать язык, используется дополнительная задача — предсказание маскированных токенов. Во время обучения часть токенов во входной последовательности заменяется на [MASK]. Модель должна предсказать эти замаскированные токены на основе контекста.
Это позволяет BERT хорошо понимать семантические и синтаксические зависимости в тексте. После предобучения BERT можно использовать для конкретных задач NLP путем добавления небольшого классификатора.
Применение BERT
BERT достигает state-of-the-art результатов на многих задачах NLP, таких как:
Классификация текста
Определение тематики и настроения текста, классификация по категориям.
Извлечение именованных сущностей
Нахождение в тексте упоминаний людей, организаций, локаций.
Вопросно-ответные системы
Понимание вопроса и генерация ответа на естественном языке.
Аннотирование текста
Присвоение текстовых фрагментов к заданным категориям и классам.
BERT легко адаптируется под различные задачи NLP путем добавления небольших классификаторов к обученной модели.
Заключение
BERT открыл новую эру в NLP, показав, что pretraining на больших данных в сочетании с трансформерами дает колоссальный выигрыш в качестве. Сегодня BERT и его производные модели, такие как RoBERTa и ALBERT, являются базовым компонентом большинства передовых систем обработки естественного языка.
Часто задаваемые вопросы
Как BERT учитывает контекст?
В отличие от LSTM, BERT анализирует всю последовательность целиком за счет внимательного механизма трансформеров. Это позволяет учитывать контекст в обоих направлениях.
Можно ли использовать BERT для других задач, кроме NLP?
Да, идея предобучения на больших данных с последующей финальной настройкой универсальна. Появились модификации BERT для компьютерного зрения, обработки речи и других областей.
Какое оборудование нужно для обучения BERT?
Из-за большого количества параметров для обучения BERT требуются мощные GPU. Обычно используются кластеры из 4-8 видеокарт типа Nvidia Tesla V100.