BERT (англ. Bidirectional Encoder Representations from Transformers – двунаправленный кодировщик представлений трансформера) — это языковая модель, основанная на архитектуре Трансформер (Transformer), предназначенная для предобучения языковых Представлений (Representation) с целью их последующего применения в широком спектре задач Обработки естественного языка (NLP). Результаты исследоваий показывают, что языковая модель с двунаправленным обучением может иметь более глубокое понимание языкового контекста, чем однонаправленные...

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это модель, разработанная Google в 2018 году, которая произвела настоящую революцию в обработке естественного языка (NLP). В отличие от предыдущих решений, BERT использует двунаправленное контекстуальное представление, что позволяет учитывать контекст слова с обеих сторон в предложении. Это отвечает требованиям современных задач NLP, включая не только машинный перевод, но и анализ тональности, вопросно-ответное взаимодействие и многие другие...