BERT: использование контекстных вложений для понимания языка

Введение:

BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers) приобрел огромную популярность как языковая модель, разработанная Google. В отличие от фиксированных вложений, таких как в Word2Vec, BERT решает задачу захвата контекстно-зависимых представлений слов. Давайте рассмотрим, как BERT революционизирует понимание языка и преодолевает ограничения фиксированных вложений.

Недостаток фиксированных вложений:

Фиксированные вложения, как видно из Word2Vec, присваивают слову один и тот же вектор признаков независимо от его контекста. Это ограничение становится очевидным, когда мы сталкиваемся с предложениями, в которых слова имеют разные значения, но имеют одно и то же представление. Рассмотрим следующий пример:

  1. Он не получил справедливого обращения.
  2. Ярмарка развлечений в Нью-Йорке этим летом.

В обоих предложениях слово «справедливый» имеет разные значения, но Word2Vec присваивает ему один и тот же вектор признаков. Этот недостаток ограничивает способность модели фиксировать тонкую семантику отдельных экземпляров слова.

BERT: Контекстуализированные вложения спешат на помощь:

BERT представляет собой мощное решение для преодоления ограничений фиксированных вложений. Создавая контекстуализированные вложения, BERT фиксирует значение слов на основе их окружающего контекста. В вышеупомянутом примере BERT создаст разные векторы признаков для слова «справедливый» в каждом предложении с учетом их уникального контекста.

Обучение и воздействие:

Google обучил BERT на огромном массиве данных, включая 2500 миллионов слов из Википедии и 800 миллионов слов из разных книг. Влияние BERT имеет далеко идущие последствия: поиск Google, основанный на этой контекстуальной языковой модели, напрямую влияет на нашу повседневную жизнь.

Использование BERT для классификации спама по электронной почте:

Чтобы продемонстрировать практическое применение BERT, давайте рассмотрим вариант использования, связанный с классификацией спама в электронной почте. Мы будем использовать BERT, чтобы классифицировать электронные письма как спам или не использовать предоставленный набор данных (spam.csv).

Вот код задачи классификации электронной почты:

https://github.com/gaurav9799/Email-Spam-Classification-Using-BERT

В коде используются библиотеки TensorFlow, TensorFlow Hub и TensorFlow Text для предварительной обработки данных и использования BERT для классификации текста. Он выполняет классификацию электронной почты, используя модель нейронной сети, обученную на предоставленном наборе данных.

Вы можете найти полный код и записную книжку на GitHub по адресу [вставить ссылку на репозиторий GitHub]. Файл README.md, сопровождающий код, содержит подробные инструкции и пояснения.

Заключение:

Контекстуализированные вложения BERT предлагают прорыв в понимании языка, устраняя ограничения фиксированных вложений. Благодаря своей способности фиксировать контекстно-зависимое значение слов, BERT произвел революцию в задачах обработки естественного языка. Применяя BERT к классификации спама в электронной почте, мы демонстрируем его практическое применение. Поскольку BERT продолжает формировать область НЛП, его влияние выходит за рамки отдельных проектов, изменяя то, как мы понимаем язык и взаимодействуем с ним.