BERT основан на преобразующей модели, которая направлена на понимание контекстуальных отношений между словами в тексте.
В отличие от направленных моделей, модели трансформаторов не являются последовательными (слева направо или справа налево), поскольку кодер будет считывать всю последовательность слов одновременно. По сути, это позволяет модели изучать контекст слова на основе его окружения (как справа, так и слева от слова).
Кроме того, поскольку модель преобразователя не вводит текст последовательно, это сложно для целей прогнозирования. Многие модели пытаются предсказать следующее слово в предложении, например, «Я на пути к ______», что фактически ограничивает контекстное обучение.
Вот почему модели трансформаторов настолько уникальны, что могут анализировать текст в любом направлении. Однако из-за этого эти двусторонние модели должны использовать две стратегии обучения:
- Маскированный ЛМ
- Предсказание следующего предложения (NSP).
Две стратегии обучения
BERT требует использования двух разных стратегий обучения, маскированных LM и NSP для контекстного обучения.
Маскированный ЛМ
Masked LM (MLM) – это новая методика, позволяющая проводить двусторонние тренировки на моделях. Исследователи возьмут 15% слов в последовательности и заменят их [MASK] символический. Затем модель попытается предсказать значение маскируемых слов на основе контекста немаскированных слов в предложении или последовательности.
Кроме того, функция потерь BERT учитывает только прогнозные значения для замаскированных слов, а не замаскированных слов. Это заставляет модель сходиться медленнее относительно направленных моделей. Однако это уравновешивается тем фактом, что BERT обеспечит большую контекстную осведомленность.
Теперь я углублюсь во вторую учебную стратегию, используемую в BERT, предсказание следующего предложения.
Предсказание следующего предложения
В этом процессе обучения модель получит две пары предложений в качестве входных данных. Затем вы научитесь предсказывать, какое второе последующее предложение в паре, согласно оригинальному документу.
Во время обучения 50% записей пары будут иметь второе предложение в качестве последующего предложения исходного документа. Остальные 50% будут использовать другое случайное предложение из того же документа, что и второе последующее предложение. Основное предположение здесь состоит в том, что случайное предложение не будет связано с первым предложением.
Как BERT повлияет на поиск
Теперь, когда мы обсудили, что такое BERT, а также используемые модели обучения, как вы можете применить эту информацию к своим блогам и усилиям по созданию контента?
Вот несколько советов и факторов для рассмотрения.
- BERT поможет Google лучше понять, что ищут пользователи, собрав весь контекст и взаимосвязь слов в наших поисковых запросах. То есть он попытается понять нюансы повседневного языка и применить его к нашим поисковым запросам в надежде получить более точные и актуальные результаты поиска.
- Это также повлияет на разговорный поиск. Задавая вопрос, используя свой голос, нюансы в языке становятся еще более очевидными и важными. Поэтому BERT здесь полезен, так как он пытается лучше понять различия при поиске по тексту или с помощью голоса.
- Еще одна область, где BERT окажет серьезное влияние, относится к сфере международного SEO. Что уникально в BERT, когда он говорит на нескольких языках, так это то, что он имеет одноязычные и многоязычные способности. Это означает, что многие шаблоны, которые вы найдете на одном языке, также могут быть применены к другим языкам. Например, романские языки (французский, итальянский, испанский и т. Д.) Или германские языки (английский, немецкий, голландский, шведский и т. Д.) – это языки, имеющие сходные характеристики. Поэтому то, что мы узнаем об одном языке, потенциально может быть применено к другим языкам в той же группе.
Возможности бесконечны, так как BERT сверяет информацию о поведении поиска, использовании языка и даже обнаруживает шаблоны на всех языках. Смысл этой разработки заключается в усовершенствованных возможностях поисковой системы и непревзойденном опыте поиска с точки зрения точности и глубины.
Нижняя граница
Как видите, BERT оказал огромное влияние на SEO и то, как Google понимает слова, которые мы используем, и в каком контексте. В конечном счете, когда дело доходит до BERT, главная цель – просто написать наиболее естественным образом, обеспечивая четкую доставку сообщений.
Узнайте больше о:
Сила НЛП для лучшего контента
