Google Bert Nedir? Google Bert Algoritması Nasıl Çalışır? Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Türkçe anlamı ise Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri anlamına gelmektedir. Google Bert, metinlerin önceki ve sonraki bağlamlarını dikkate alarak kelime düzeyinde anlamı yakalamak için biçimlendirilmiş bir dil modelidir. Gelin hep birlikte Google Bert hakkında tüm bilinmesi gerekenleri öğrenelim.
Google Bert Nedir?
Google BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri), doğal dil işleme (NLP) alanında büyük bir ilerleme kaydeden bir dil modelidir. BERT, metinlerin anlamını anlama yeteneğiyle öne çıkar ve çeşitli NLP görevlerinde kullanılabilir.
BERT’in en önemli özelliği, metinlerin hem önceki hem de sonraki bağlamlarını dikkate alarak kelime düzeyinde anlamı yakalayabilmesidir. Bu, bir kelimenin anlamını belirlemek için o kelimenin önceki ve sonraki kelimelerle olan ilişkisini değerlendirebilmesi anlamına gelir. Örneğin, “banka” kelimesinin bir finans kurumu mu yoksa nehir kenarı mı olduğunu anlamak için, önceki ve sonraki kelimelerin bağlamını dikkate alır.
BERT, ön eğitim ve fey eğitim olmak üzere iki aşamada çalışır. Ön eğitim aşamasında, büyük bir metin veri kümesi kullanılarak dil modeli öğrenilir. Bu veri genellikle geniş bir metin korpusundan elde edilir. BERT, metinleri parçalara ayırır ve her bir parçayı birer girdi olarak kullanır. Ardından, metin parçalarını birbirleriyle ilişkilendirerek, her bir kelimenin anlamını belirlemek için önceki ve sonraki kelimeleri dikkate alır.
Fey eğitim aşamasında ise, BERT modeli belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere daha küçük bir veri kümesiyle eğitilir. Örneğin, metin sınıflandırma veya soru-cevap eşleştirme gibi görevler için özel veri setleri kullanılabilir. Fey eğitim, modelin belirli bir görevdeki performansını iyileştirmek için kullanılır.
BERT, Transformer adı verilen bir sinir ağı mimarisine dayanır. Transformer, dikkat mekanizmasını kullanarak kelime ilişkilerini modellemektedir. Bu sayede, BERT metinlerdeki uzun mesafeli bağlantıları da dikkate alabilir. Bu, daha önceki dil modellerine kıyasla daha iyi bir dil anlama yeteneği sağlar.
BERT, çeşitli NLP görevlerinde yüksek performans sergileyebilir. Metin sınıflandırma, soru-cevap eşleştirme, dil çevirisi, metin benzerliği ve daha birçok görevde kullanılabilir. BERT, dil anlama yeteneği açısından önemli bir adım olmuş ve birçok uygulama için temel bir yapı taşı haline gelmiştir.
Google Bert Algoritması Nasıl Çalışır?
Google BERT algoritması iki aşamalı bir eğitim süreciyle çalışır: ön eğitim ve fey eğitim. Ön eğitim aşamasında, BERT büyük miktarda metin verisini kullanarak dil modelini öğrenir. Bu veri, genellikle geniş bir metin korpusundan elde edilir. BERT, metinleri parçalara ayırır ve her bir parçayı birer girdi olarak kullanır.
Ardından, metin parçalarını birbirleriyle ilişkilendirerek, her bir kelimenin anlamını belirlemek için önceki ve sonraki kelimeleri dikkate alır. Bu şekilde, kelimenin bağlamını anlamak için biçimlendirilmiş bir dil modeli oluşturur.
BERT, ön eğitim aşamasında “maskeleme” ve “cümle sırası tahmini” gibi görevlerle çalışır. Maskeleme görevinde, BERT rastgele seçilen bazı kelimeleri gizler ve ardından bu kelimeleri tahmin etmeye çalışır. Bu, kelimenin bağlamını anlamak için diğer kelimelerin kullanılmasını gerektirir. Cümle sırası tahmini görevinde ise, BERT, iki cümle arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışır ve bu cümlelerin sırasını doğru bir şekilde tahmin etmeye çalışır.
Fey eğitim aşamasında ise, BERT modeli belirli bir görevi gerçekleştirmek üzere daha küçük bir veri kümesiyle eğitilir. Örneğin, metin sınıflandırma veya soru-cevap eşleştirme gibi görevler için özel veri setleri kullanılabilir. Fey eğitim, modelin belirli bir görevdeki performansını iyileştirmek için kullanılır.
BERT’in çalışma prensibi, Transformer adı verilen bir sinir ağı mimarisine dayanır. Transformer, metinlerin hem önceki hem de sonraki bağlamlarını dikkate alarak kelime düzeyinde anlamı yakalamak için tasarlanmıştır. Bu mimari, dikkat mekanizmasını kullanarak kelime ilişkilerini modellemektedir. Böylece, bir kelimenin anlamı, onun önceki ve sonraki kelimelerle olan ilişkisiyle belirlenebilir.
BERT, ön eğitim aşamasında büyük bir metin veri kümesiyle genel dil anlama yeteneği kazanır. Fey eğitim aşamasında ise, belirli görevler için özelleştirilmiş veri setleriyle daha spesifik bir şekilde eğitilir. Bu sayede, çeşitli doğal dil işleme görevlerinde yüksek performans sergileyebilen bir dil modeli oluşturulmuş olur.
Profesyonel Web Tasarım hizmeti almak için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Antalya Medya Ajans: Instagram
İlginizi Çekebilir 👇
👉 Google Harita SEO Nasıl Yapılır?