Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ont révolutionné le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP). Dans cette leçon, nous allons explorer comment BERT est utilisé dans divers contextes applicatifs, en mettant en lumière son rôle crucial dans la compréhension du langage naturel et les systèmes de réponse aux questions.
BERT a introduit une nouvelle manière de comprendre le langage naturel en capturant les relations contextuelles entre les mots d'une phrase de manière bidirectionnelle. Contrairement à des modèles précédents qui lisaient les séquences de mots seulement de gauche à droite ou viceversa, BERT considère l'ensemble de la phrase simultanément, ce qui permet une compréhension plus fine et précise.
Un exemple concret d'application de BERT dans la compréhension du langage naturel est son utilisation pour des tâches comme l'analyse syntaxique et la reconnaissance des entités nommées. Dans ces cas, BERT peut identifier et comprendre les différences subtiles entre les mots et leurs contextes, permettant une analyse plus précise.
Exemple : "Les chats ? sont plus agiles que les chiens ?." BERT comprend que "chats" et "chiens" sont deux entités différentes et, grâce à son approche bidirectionnelle, il met en relation "agiles" avec "chats" en tenant compte du contexte complet.
BERT excelle également dans les systèmes de réponse aux questions, où il est essentiel de comprendre et d'extraire des réponses spécifiques à partir de vastes ensembles de données textuelles.
BERT est utilisé dans les chatbots intelligents qui peuvent comprendre et répondre efficacement aux questions des utilisateurs en utilisant une base de données textuelle préalablement alimentée.
Exemple : Question : "Qui a écrit 'Les Misérables' ?" Passage : "Victor Hugo est l'auteur de 'Les Misérables'." BERT identifie correctement "Victor Hugo" comme étant la réponse à la question posée.
Grâce à cette capacité de comprendre le contexte et de fournir des réponses précises, BERT s'avère être un outil inestimable dans les applications modernes du NLP.