Dil İşleme Nasıl Google’ın Açık Kaynaklı BERT Modeli İle Geliştiriliyor

Transformatorlardan Bidirectional Encoder Representations, diğer adıyla BERT; NLP modellerinin verimliliğini ve etkisini büyük ölçüde iyileştiren bir eğitim modelidir. Google (GOOGL ), BERT modellerini açık kaynaklı yapınca, tüm endüstrilerde NLP modellerinin geliştirilmesine olanak tanır. Bu makalede, BERT’in NLP’yi günümüzün en güçlü ve kullanışlı AI çözümlerinden biri haline getirmekte nasıl bir rol oynadığını inceliyoruz.

BERT Modellerini Aramaya Uygulamak

Google’ın arama motoru, ilgili içeriği sunma kabiliyeti ile wereld çapında tanınmaktadır ve bu doğal dil işleme programını dünya ile açık kaynaklı olarak paylaşıyor.

Bir sistemin doğal dili okuyup yorumlayabilme kabiliyeti, dünya yeni veri üretmeye devam ettikçe giderek daha önemli hale geliyor. Google’ın kelime anlamları, cümleler ve ilgili içeriği sunma kabiliyeti olan kütüphanesi AÇIK KAYNAK. Doğal dil işleme ötesinde, BERT modeli büyük miktarda yapılandırılmamış veriden bilgi çıkarmak ve herhangi bir kütüphane için arama arayüzleri oluşturmak için uygulanabilir. Bu makalede, bu teknolojinin enerji sektöründe nasıl uygulanabileceğini göreceğiz.

BERT (Transformatorlardan Bidirectional Encoder Representations) Google AI Language grubu tarafından önerilen bir ön-eğitim yaklaşımıdır. Erken NLP modellerinin ortak bir sorununu aşmak için geliştirilmiştir: yeterli eğitim verisi eksikliği.

Ayrıntılara girmeden açıklamak gerekirse:

Eğitim Modelleri

Düşük seviyeli (örneğin, adlandırılmış varlık tanımı, konu segmentasyonu) ve yüksek seviyeli (örneğin, duygu analizi, konuşma tanımı) NLP görevleri, görev özgü annotated veri setlerine ihtiyaç duyar. Bunlar bulunması zor ve pahalıdır, ancak etiketli veri setleri, hem浅 hem de derin sinir ağı modellerinin performansında kritik bir rol oynar. Yüksek kaliteli çıkarsama sonuçları, sadece milyonlarca veya hatta milyarlarca etiketli eğitim örneği mevcut olduğunda elde edilebilir. Ve bu, birçok NLP görevinin ulaşılmaz olmasına neden olan bir sorundu. Ta ki BERT geliştirilene kadar.

BERT, büyük miktarda yapılandırılmamış metin üzerine eğitilmiş bir genel amaçlı dil temsil modelidir. Model, büyük miktarda metin içeriği ile karşılaştırıldığında, cümledeki kelimeler arasındaki bağlam ve ilişkileri anlamayı öğrenir. Önceki öğrenme modellerinin aksine, sadece kelime düzeyinde anlamı temsil etmediği (örneğin, “banka” kelimesi “banka hesabı” ve “çim banka”da aynı anlama gelir), BERT gerçekten bağlamı önemser. Yani, kelimenin önünde ve arkasındaki kelimeler. Bağlam, NLP modellerinin eksik bir yeteneği olarak ortaya çıktı ve model performansı üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. BERT gibi bir bağlam bilinci modeli tasarlamak, birçok kişi tarafından NLP’nin yeni bir döneminin başlangıcı olarak bilinir.

BERT’i büyük miktarda metin içeriği üzerine eğitmek, ön-eğitim olarak bilinen bir tekniktir. Bu, modelin ağırlıklarının genel metin anlama görevleri için ayarlandığı ve daha ince modellerin üzerine inşa edilebileceği anlamına gelir. Yazarlar, BERT tabanlı modelleri 11 NLP görevinde kullandıklarında ve state-of-the-art sonuçlar elde ettiklerinde bu tekniğin üstünlüğünü kanıtlamışlardır.

Ön-Eğitilmiş Modeller

En iyi şey: ön-eğitilmiş BERT modelleri açık kaynaklı ve halka açık olarak mevcuttur. Bu, herkesin NLP görevlerine saldırabilmesi ve modellerini BERT üzerine inşa edebilmesi anlamına gelir. Bununla yarışamazsınız, değil mi? Ah, bekleyin: bu ayrıca NLP modellerinin küçük veri setleri üzerinde eğitilebileceği, sıfırdan eğitim gerektirmediği anlamına gelir. Yeni bir dönemin başlangıcı, gerçekten.

Bu ön-eğitilmiş modeller, şirketlerin NLP modellerini dahili veya harici olarak kullanmak için dağıtmak için gereken maliyeti ve zamanı azaltmaya yardımcı olur. İyi eğitilmiş NLP modellerinin etkinliği, sanal takım kültürü oluşturma şirketinin CEO’su Michael Alexis tarafından vurgulanmaktadır.

“NLP’nin en büyük avantajı, bilginin ölçeklenebilir ve tutarlı bir şekilde çıkarılması ve işlenmesidir.” – Michael Alexis, teambuilding.com CEO’su

Michael, NLP’nin nasıl kültür oluşturma programlarına, buz kırıcılarına veya anketlere uygulanabileceğini açıklıyor. Bir şirket, çalışanların cevaplarını analiz ederek şirket kültürünün nasıl gittiğini anlamak için değerli bilgiler elde edebilir. Bu, sadece metni analiz etmekle değil, aynı zamanda metnin açıklamasını analiz ederek yapılır. Aslında, model de “satırlar arasında” okumayı öğrenir ve duygular, hisler ve genel bakış açısı hakkında çıkarımlar yapar. BERT, bu gibi durumlarda, dilin nüanslarını keşfetmek için önceden eğitilmiş modelleri temel alarak daha doğru içgörüler sağlayabilir.

Sorguları İyileştirme

Bağlamı modelleme kabiliyeti, BERT’i bir NLP kahramanı haline getirdi ve Google Aramasını kendisi devrimleştirerek dönüştürdü. Aşağıda, Google Arama ürün ekibinin BERT’i sorgu arkasındaki niyeti anlamak için ayarlanırken yaptığı test deneyimlerine ilişkin bir alıntı vardır.

“BERT’in sorgu arkasındaki niyeti anlamak için bazı örnekler aşağıda verilmiştir. “2019 Brezilya ABD’ye seyahat eden birine vize gerekli” araması için bir örnek verelim. “to” kelimesi ve cümledeki diğer kelimelerle olan ilişkisi, anlamayı anlamak için özellikle önemlidir. Brezilya’dan ABD’ye seyahat eden bir kişi hakkında, tersi değil. Önceki algoritmalarımız bu bağlantının önemini anlamaz ve Brezilya’ya seyahat eden ABD vatandaşları hakkında sonuçlar döndürürdü. BERT ile Arama, bu nüansı kavrayabilir ve çok yaygın bir kelime olan “to”un aslında burada çok önemli olduğunu bilir ve bu sorgu için çok daha ilgili bir sonuç sağlayabilir.”
– Arama dili anlama, Pandu Nayak, Google Fellow ve Arama Başkan Yardımcısı.

BERT arama örneği, önce ve sonra. Kaynak blog

Son makalemizde NLP ve OCR, emlak sektöründe bazı NLP kullanımlarını gösterdik. “NLP araçları ideal bilgi çıkarma araçları” olduğunu da belirttik. Enerji sektörüne bakalım ve BERT gibi yıkıcı NLP teknolojilerinin yeni uygulama kullanım örneklerini nasıl mümkün kıldığını görelim.

NLP Modelleri Büyük Miktarda Yapılandırılmamış Veriden Bilgi Çıkarmak İçin Kullanılabilir

NLP modellerinin kullanılabileceği bir yol, yapılandırılmamış metin verisinden kritik bilgileri çıkarmaktır. E-postalar, dergiler, notlar, günlükler ve raporlar, işletmelerin günlük operasyonlarının bir parçası olan metin veri kaynaklarıdır. Bu belgelerden bazıları, operasyonel verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için organizasyonel çabalar açısından kritik olabilir.

Rüzgar türbini öngörülü bakımı uygulamaya çalışırken, arızalı raporlar, farklı bileşenlerin davranışları hakkında kritik bilgiler içerebilir. Ancak, farklı rüzgar türbini üreticileri farklı veri toplama normlarına sahiptir (yani, bakım raporları farklı formatlarda ve dillerde gelir), ilgili veri öğelerini manuel olarak tanımlamak, tesis sahipleri için hızlı bir şekilde pahalı olabilir. NLP araçları, yapılandırılmamış içerikten ilgili kavramlar, öznitelikler ve olayları çıkarabilir. Metin analitiği, ardından farklı veri kaynaklarında korelasyonlar ve kalıplar bulmak için kullanılabilir. Bu, tesis sahiplerine, arızalı raporlarında tanımlanan nicel ölçütlere dayanarak öngörülü bakım uygulamak için bir şans verir.

NLP Modelleri Doğal Dil Arama Arayüzleri Sağlayabilir

Benzer şekilde, petrol ve gaz şirketleri için çalışan jeoscientistler, genellikle geçmiş sondaj operasyonlarına, kuyu günlüklerine ve sismik verilere ilişkin birçok belgeyi gözden geçirmek zorundadır. Bu belgeler de farklı formatlarda gelir ve genellikle birçok fiziksel ve dijital konumda dağıtılmıştır, bu nedenle bilgileri yanlış yerlerde aramak için çok zaman harcarlar. Bu durumda uygulanabilecek bir çözüm, NLP destekli bir arama arayüzü olur, bu da kullanıcıların doğal dilde veri aramasına olanak tanır. Ardından, bir NLP modeli, yüzlerce belgedeki verileri korelasyonlayabilir ve sorguya cevap olarak bir dizi sonuç döndürebilir. Çalışanlar, çıktıyı kendi uzmanlıklarına ve modelin daha da geliştirilmesine geri bildirim sağlayarak doğrulayabilir.

Ancak, bu gibi modelleri dağıtmak için teknik konular da vardır. Bir yönü, endüstriye özgü jargonun geleneksel öğrenme modellerini karıştırabileceğidir, bu modeller uygun anlamsal anlama sahip değildir. İkincisi, modellerin performansı, eğitim veri setinin büyüklüğünden etkilenabilir. İşte bu noktada, BERT gibi ön-eğitilmiş modeller faydalı olabilir. Bağlamsal temsiller, uygun kelime anlamını modelleyebilir ve endüstriye özgü terimlerden kaynaklanan karışıklığı ortadan kaldırabilir. Ön-eğitilmiş modelleri kullanarak, daha küçük veri setleri üzerinde ağ eğitimi mümkündür. Bu, sıfırdan eğitim için gerekli olan zaman, enerji ve kaynakları tasarruf sağlar.

Sizin İşletmeniz İçin Ne?

Maliyetleri azaltmanıza ve operasyonel verimliliği artırmınıza yardımcı olabilecek herhangi bir NLP görevi aklınıza geliyor mu?

Mavi Turuncu Dijital veri bilim ekibi, BERT’i sizin için de ayarlamak için mutluluk duyacaktır!