Informatique > Intelligence artificielle >
BERT
Définition :
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de traitement automatique du langage naturel (NLP) développé par Google. Il s'agit d'un réseau de neurones pré-entraîné conçu pour comprendre le contexte et la signification des mots dans une phrase en tenant compte du contexte dans lequel ils apparaissent. BERT est capable de capturer des nuances subtiles de langage et d'améliorer la performance des tâches liées au NLP telles que la compréhension de texte, la classification de texte et la génération de texte.
Le concept de BERT en intelligence artificielle
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de langage développé par Google en 2018, qui a révolutionné le traitement automatique du langage naturel (NLP).
Qu'est-ce que BERT ?
BERT est un modèle basé sur les transformers, une architecture de réseaux de neurones, qui permet de comprendre le contexte et les nuances du langage humain. Contrairement aux modèles précédents, BERT est bidirectionnel, ce qui signifie qu'il peut prendre en compte le contexte à la fois avant et après un mot donné dans une phrase.
Les avantages de BERT
Grâce à sa capacité à comprendre le langage naturel de manière plus précise, BERT a amélioré considérablement les performances des systèmes de NLP, notamment dans les tâches de compréhension de texte, de réponse à des questions ou de traduction automatique.
En résumé, BERT a ouvert la voie à de nouvelles avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle et continue d'être largement utilisé dans de nombreuses applications, contribuant ainsi à améliorer l'expérience utilisateur et la pertinence des résultats obtenus.
Si vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous conseillons ces ouvrages.
Les sujets suivants pourraient également vous intéresser :