BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un algoritmo di apprendimento automatico sviluppato da Google per il natural language processing (NLP). BERT utilizza il modello di trasformatori per processare il testo e capirne il significato.
Il modello di trasformatori è un tipo di rete neurale che è stata progettata per gestire i dati sequenziali, come il testo o i segnali audio. Il modello utilizza una serie di “trasformatori” per processare questi dati in modo parallelo, il che lo rende molto efficiente.
BERT è bidirezionale, il che significa che prende in considerazione il contesto sia a sinistra che a destra di ogni parola nel testo. Ciò rende BERT molto efficace nel comprendere il significato delle parole all’interno del contesto in cui vengono utilizzate.
BERT viene utilizzato per una varietà di compiti di NLP, come il question answering, la classificazione del testo e il rilevamento del sentimento. È stato anche utilizzato con successo in altre applicazioni, come il riconoscimento vocale e l’analisi delle immagini.
In sintesi, BERT è un algoritmo di apprendimento automatico che utilizza il modello di trasformatori per comprendere il significato del testo e utilizzare questo significato per eseguire una varietà di compiti di NLP.
