BERT nedir? – Gelişmiş Dil Modellerinin Anahtarı

 Google'ın, arama terimleriniz biraz farklı olsa bile, tam olarak ne demek istediğinizi nasıl anladığını hiç merak ettiniz mi?

Ya da en sevdiğiniz sesli asistanın karmaşık soruları nasıl anlayabildiğini?

Bu akıllı teknolojinin arkasındaki sır, BERT adı verilen güçlü bir araçtır.

Bu yazıda BERT'in ne olduğunu, doğal dil işleme (NLP) dünyasında neden oyunun kurallarını değiştirdiğini ve basit bir kod örneğiyle nasıl başlayabileceğinizi açıklayacağım.

BERT Nedir?

BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers'ın kısaltmasıdır. Google tarafından doğal dil işleme (NLP) için geliştirilen gelişmiş bir yöntemdir.

Bu, bilgisayarların insan dilini anlama biçiminde bir değişimi temsil ediyor.

Birden fazla anlamı olan bir kelime içeren bir cümleyi anlamaya çalıştığınızı düşünün. Örneğin, "banka" kelimesi bir nehrin kenarına veya bir finans kuruluşuna atıfta bulunabilir. İşte BERT'in parladığı yer burasıdır.

BERT, normalde okuduğumuz gibi sadece bir kelimeden önceki kelimelere bakmak yerine, aynı anda o kelimeden önceki ve sonraki kelimelere bakar.

Bu şekilde, model, cümlenin tamamına dayanarak kelimenin ne anlama geldiğine dair daha kapsamlı bir resim elde eder, sadece bir kısmına değil. Bu, bir soruyu cevaplamadan önce ve sonra söylediğiniz her şeyi dinleyen biriyle sohbet etmek gibidir.

Bu iki yönlü yaklaşım, BERT'in kelimelerin belirli bağlamları içindeki nüanslı anlamlarını kavramasını sağlayarak metnin daha doğru yorumlanmasına yol açar.

BERT, arama motorları, dil çeviri hizmetleri ve konuşma yapay zekasındaki son gelişmelerin çoğunu destekliyor.

BERT Neden Önemlidir?

BERT, bağlamı anlamada üstündür ve bilgisayarların belirsiz dilin anlamını kavramasına yardımcı olur.

Bunun arama motorlarını, çeviri hizmetlerini ve hatta insanların daha doğal hissedebileceği metinler üretmeyi iyileştirmek açısından büyük etkileri var.

• Bağlamı anlamak : BERT'in bir cümledeki kelimelerin bağlamını her iki yönden de anlayabilme yeteneği , insan dilini anlamak için çok önemli olan metnin anlamının daha doğru yorumlanmasına yol açar .
• Arama motorlarını iyileştirir : BERT , arama motoru algoritmalarını geliştirmek için kullanılır ve kullanıcıların sorgularının ardındaki amacı daha iyi anlamalarını sağlar. Bu, arama sonuçlarının insanların aradıkları şeyle daha alakalı ve yararlı olduğu anlamına gelir .
• Dil tabanlı uygulamaları geliştirir : Dil çevirisi, soru-cevap sistemleri ve sanal asistanlar gibi uygulamalar BERT'ten önemli ölçüde yararlanır. Daha doğru ve konuşma odaklı hale gelir, kullanıcı deneyimini iyileştirir ve teknolojiyi daha erişilebilir hale getirir .
• Dildeki belirsizliği ele alır : BERT'in bağlam konusundaki derin anlayışı , aynı kelimenin farklı anlamları arasında bağlama göre ayrım yaparak dildeki belirsizlikle başa çıkmasına yardımcı olur. Bu, doğru dil yorumlaması ve çevirisi için çok önemlidir .
• AI araştırmalarını ilerletir : BERT , makine öğrenimi ve AI araştırmalarında önemli bir adım ileriyi temsil eder ve insan benzeri metinleri anlama ve üretmede mümkün olanın sınırlarını zorlar. AI uygulamaları için yeni olasılıklar açar ve NLP alanında yeni bir standart belirlemiştir.

Genel olarak BERT önemlidir çünkü makinelerin insan dilini anlama ve onunla etkileşim kurma biçiminde bir sıçramayı temsil eder ve teknolojiyi metin işleme ve oluşturmada daha sezgisel ve etkili hale getirir.

BERT Nasıl Çalışır?

BERT , bir metindeki kelimeler (veya alt kelimeler) arasındaki bağlamsal ilişkileri öğrenen bir dikkat mekanizması olan dönüştürücüyü kullanır .

Temel biçiminde, bir transformatör iki ayrı mekanizma içerir: metin girişini okuyan bir kodlayıcı ve görev için bir tahmin üreten bir kod çözücü. Ancak, BERT yalnızca kodlayıcı mekanizmasını kullanır.

Bu yaklaşım benimsenerek, BERT modelleri, temel modelde önemli değişiklikler yapmadan, soru cevaplama ve dil çıkarımı gibi çok çeşitli görevler için en son teknoloji modelleri oluşturmak üzere yalnızca bir ek çıktı katmanıyla ince ayarlanabilir.

BERT ile Nasıl Çalışılır

BERT kullanarak basit bir duygu analizcisi oluşturalım. Önceden eğitilmiş bir BERT modelini kullanmak ve bunu bir duygu analizcisi oluşturmak için kullanmak üzere Huggingface Transformer'ın kütüphanesini kullanacağız:

 from transformers import pipeline

# Load BERT model for text classification
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="bert-base-uncased")

# Define input text
text = "It was a fantastic movie and I loved it!"

# Perform sentiment analysis
result = classifier(text)

# Map output label to human-readable sentiment
if result[0]['label'] == 'LABEL_1':
    sentiment_label = 'Positive'
else:
    sentiment_label = 'Negative'

# Print result
print("Sentiment:", sentiment_label)
print("Score:", result[0]['score'])

Bu kodun ne işe yaradığına bir bakalım:

• Öncelikle kütüphaneden gerekli modülleri import ediyoruz transformers.
• Sonra, önceden eğitilmiş modeli ve belirteçleyiciyi yükleriz. Bir BERT modelini temsil eden bir model adı ( ) belirtiriz bert-base-uncased. Belirteçleyici, metni BERT'in beklediği şekilde (örneğin, metni küçük harfe dönüştürme) önceden işlemek için yüklenir.
• Sonra, transformatörler kütüphanesinden bir duygu analizi boru hattı oluşturuyoruz. pipelineHugging Face Transformers'ın işlevi, modeli ön işleme ve uygulama gibi manuel işlerin çoğunu soyutluyor. sentiment analysisGörevi, belirteçleştirmeyi, model çıkarımını ve çıktı yorumlamasını otomatik olarak işlemek olarak belirliyoruz.
• Daha sonra ona bir girdi veririz, bizim durumumuzda bu, duyguyu analiz etmek için bir cümledir. Bunu analiz etmek istediğiniz herhangi bir metinle değiştirebilirsiniz.
• Daha sonra örnek metin, duygu analizi sonuçlarını almak için boru hattına gönderilir.
• Son olarak, güven puanıyla (modelin sonuca ne kadar güvendiği) birlikte duyguyu yazdırıyoruz.

Yukarıdaki kodun çıktısı şu şekildedir:

Sentiment: Negative
Score: 0.5871706604957581

İşlev pipeline, duygu analizi de dahil olmak üzere önceden eğitilmiş modelleri belirli görevlere uygulamayı çok basit hale getirir. Etiket ve puan, modelin duygu tahmini ve bu tahmine olan güveni hakkında size hızlı bir anlayış sağlar.

Bu örnek, BERT'i bir duygu analizi görevi için nasıl kullanabileceğinize dair temel bir anlayış sağlar. Model bir cümleyi alır, bağlamını anlamak için işler ve duygusunu olumlu veya olumsuz olarak tahmin eder.

Çözüm

BERT, makinelerin insan dilini anlama ve onunla etkileşim kurma becerisinde önemli bir sıçramayı temsil eder. Çift yönlü eğitimi ve bağlam farkındalığı yetenekleri, arama motoru sonuçlarını iyileştirmekten daha güçlü sohbet robotları oluşturmaya kadar çok çeşitli uygulamalara olanak tanır.

BERT ve diğer NLP modellerini deneyerek, dil anlama teknolojilerinin engin potansiyelini keşfetmeye başlayabilirsiniz. İster deneyimli bir geliştirici olun, ister yeni başlıyor olun, NLP dünyası yenilik ve iyileştirme için sonsuz fırsatlar sunar.

Unutmayın, bu örnek sadece bir başlangıç. BERT ve NLP'ye daha derinlemesine daldıkça, bu araçları kullanmanın daha karmaşık ve güçlü yollarını keşfedeceksiniz. İyi kodlamalar!