要約:
- BERTは自然言語処理（NLP）の分野で革新的な方法であり、Google AI Languageの研究者によって2018年に導入されました。
- BERTは文脈の理解を大幅に向上させ、質問回答や感情分析、固有表現認識などのさまざまなNLPタスクで顕著な進歩をもたらしています。
- BERTの基盤は、モデルアーキテクチャの一種であるtransformersによる、言語の微妙なニュアンスを捉える能力にあります。
- BERTは文脈を理解するための双方向アプローチを取っており、左から右へ、右から左へとテキストを読み取る従来のモデルとは異なり、前後の単語を考慮して単語の完全な文脈を理解します。
- BERTは、感情分析、固有表現認識、質問回答などのNLPタスクに幅広く応用されています。
感想:
BERTはNLPにおいて革新的な進歩をもたらし、文脈の理解において優れた能力を示しています。その双方向アプローチにより、自然言語の微妙なニュアンスを捉え、さまざまなNLPタスクにおいて強力なツールとなっています。ただし、BERTは計算リソースの要件が高いため、小規模な組織や大規模なデータセットを扱うタスクには利用が難しい側面もあります。しかし、BERTのコンテキスト理解能力と柔軟なトレーニングプロセスにより、NLP分野において重要な進歩を遂げています。
元記事: https://www.netguru.com/glossary/bidirectional-encoder-representations-from-transformers