BERT

Definition

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleによって開発された、自然言語処理（NLP）の事前学習のためのトランスフォーマーベースの機械学習手法です。これは、マスク言語モデリングと次文予測を用いて、双方向の表現を学習します。

Summary

Bidirectional Encoder Representations from Transformersは、事前学習された自然言語処理モデルです。

Key Concepts

• トランスフォーマーアーキテクチャ
• マスク言語モデリング
• 事前学習
• ファインチューニング

Use Cases

• 質問応答システム
• 感情分析
• テキスト分類

Related Terms

• GPT (Generative Pre-trained Transformer: 生成事前学習トランスフォーマー)
• Transformer (トランスフォーマー: 自己注意機構に基づくニューラルネットワークアーキテクチャ)
• NLP (Natural Language Processing: 自然言語処理)
• Embeddings (埋め込み: 単語や概念を数値ベクトルに変換する技術)