BERT là gì
Mô hình ngôn ngữ của Google để hiểu văn bản
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT là mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước của Google đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Tính năng chính
| Tính năng | Mô tả | |-----------|-------| | Hai chiều | Phân tích ngữ cảnh từ trái và phải đồng thời | | Đào tạo trước | Được đào tạo trên Wikipedia + BookCorpus (3.3B từ) | | Transformer | Dựa trên kiến trúc attention | | Fine-tuning | Dễ dàng thích ứng với các tác vụ cụ thể |
Tác vụ đào tạo trước
- Masked Language Model (MLM) — dự đoán từ bị che
- Next Sentence Prediction (NSP) — xác định mối quan hệ câu
Ứng dụng BERT
| Tác vụ | Ví dụ | |--------|-------| | Phân loại văn bản | Phân tích cảm xúc đánh giá | | NER | Trích xuất tên, ngày, tổ chức | | Hỏi đáp | Trả lời câu hỏi từ văn bản | | Tìm kiếm ngữ nghĩa | Tìm theo ý nghĩa, không phải từ |
Phiên bản mô hình
- BERT-Base — 12 lớp, 110M tham số
- BERT-Large — 24 lớp, 340M tham số
- PhoBERT — cho tiếng Việt
- MultiBERT — 104 ngôn ngữ