هدف الگوریتم برت (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) این است که ماشین‌ها زبان طبیعی انسان را بهتر درک کنند. این الگوریتم تلاش می‌کند معنای واژه‌ها را با توجه به متن قبل و بعد آن‌ها تشخیص دهد. برخلاف مدل‌های سنتی که متن را فقط از یک جهت تحلیل می‌کردند، BERT هر واژه را در بستر کامل جمله بررسی می‌کند.
طراحان BERT قصد داشتند دقت در پاسخ‌دهی به سوالات، ترجمه متون، تحلیل احساسات و نتایج جست‌وجو را افزایش دهند. موتورهای جست‌وجو با استفاده از این مدل منظور کاربران را بهتر درک می‌کنند و نتایج مرتبط‌تری ارائه می‌دهند.
هدف الگوریتم برت، توسعه‌دهندگان با کمک BERT مسیر پیشرفت در فناوری پردازش زبان طبیعی را هموار کردند و مدل‌های قدرتمندتری مانند RoBERTa و DistilBERT را ایجاد کردند. این الگوریتم در فهم دقیق‌تر زبان انسانی توسط ماشین‌ها نقش مهمی ایفا می‌کند.
الگوریتم برت، در سال 2019، گوگل الگوریتمی به نام برت (BERT) را معرفی کرد که بسیاری از جنبه‌های جستجوی اینترنتی را متحول کرد. این الگوریتم با تمرکز بر درک زبان طبیعی، توانایی گوگل در تجزیه و تحلیل معنای عبارات جستجو شده توسط کاربران را به سطح جدیدی ارتقا داد. اما الگوریتم برت چیست و چرا […]
