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BERT, acronimo di "Bidirectional Encoder Representations from
Transformers", è un algoritmo di navigazione (o più
comunemente di elaborazione) del linguaggio naturale sviluppato
da Google. Si tratta di un importante avanzamento nell'ambito del
machine learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale
(NLP).
La sua principale caratteristica distintiva è la capacità di comprendere il contesto delle parole in una frase, considerando le relazioni bidirezionali tra le parole. Ecco alcuni punti chiave relativi all'algoritmo di navigazione BERT.
BERT si basa sull'architettura dei Transformer, una struttura di rete neurale ricorrente progettata per gestire sequenze di dati, come il testo. La peculiarità dei Transformer è la loro capacità di gestire relazioni a lungo termine in una sequenza, il che li rende adatti per compiti NLP.
Altro punto chiave importante è la bidirezionalità. A differenza dei modelli precedenti che trattavano le parole in modo unidirezionale (da sinistra a destra o viceversa), BERT considera il contesto di una parola analizzando sia le parole a sinistra che a destra. Ciò consente al modello di catturare il significato delle parole in base al loro contesto completo nella frase.
BERT viene addestrato su un enorme corpus di testo in modo non supervisionato prima di essere affinato per compiti specifici (pre-training e fine-tuning). Durante il pre-training, il modello impara rappresentazioni linguistiche generali. Successivamente, può essere adattato (fine-tuning) per compiti specifici, come la classificazione di testi o la risposta a domande.
Grazie alla sua capacità di comprendere il contesto, BERT è in grado di gestire in modo più efficace parole polisemiche (che hanno più significati) rispetto ai modelli più tradizionali (contesto polisemantico).
BERT ha dimostrato eccellenti risultati in una varietà di compiti NLP, inclusi la classificazione del testo, il tagging delle entità, la risposta alle domande e altro ancora.
È stato integrato in diversi servizi di Google, come il motore di ricerca.
Google ha rilasciato BERT come modello open source, rendendolo accessibile agli sviluppatori e ai ricercatori interessati ad utilizzarlo o a esplorarne le potenzialità.
L'introduzione di BERT ha portato a miglioramenti significativi nella comprensione del linguaggio naturale da parte delle macchine, migliorando la qualità delle risposte generate dai modelli e consentendo loro di affrontare in modo più efficace compiti complessi di elaborazione del linguaggio.