BERT (BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir derin öğrenme modelidir. Google tarafından 2018 yılında geliştirilen BERT, metin anlamını anlamada devrim yaratmıştır. BERT’in temel özelliği, metin içerisindeki kelimeleri iki yönlü (bidirectional) olarak incelemesidir, yani hem soldan sağa hem de sağdan sola doğru kelimelerin bağlamını anlayabilir.
BERT’in Özellikleri:
- Bidirectional Bağlam Anlamı: BERT, geleneksel modellerin aksine, bir kelimenin anlamını yalnızca önceki veya sonraki kelimelere göre değil, metnin her iki yönünden de çıkararak anlamlandırır. Bu, daha doğru ve anlamlı sonuçlar elde edilmesini sağlar.
- Önceden Eğitilmiş Model: BERT, büyük bir metin kümesi (örneğin, Wikipedia) üzerinde önceden eğitilir. Bu sayede, yeni bir dil işleme görevine uygulanmadan önce dil bilgisi ve genel dil anlayışı konusunda güçlü bir temele sahip olur.
- Transformers Tabanlı Yapı: BERT, “Transformer” adlı bir mimariye dayanır. Transformer, metin üzerindeki bağıntıları anlamak için dikkat (attention) mekanizmalarını kullanır. Bu, BERT’in güçlü performansının temelini oluşturur.
Kullanım Alanları:
BERT, pek çok NLP görevinde kullanılabilir, bunlar arasında:
- Soru-cevap sistemleri (Örneğin, Google aramaları)
- Metin sınıflandırma (E-posta spam filtresi, duygu analizi)
- Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) (İsim, yer, tarih gibi öğeleri tanımak)
- Özetleme ve çeviri gibi diğer doğal dil işleme görevleri.
BERT, metin anlamlandırmada sağladığı başarılarla önemli bir dönüm noktasıdır ve dil işleme alanında birçok modern uygulamanın temelini oluşturmaktadır.
