//Konsep Bert pada Natural Language Processing

Konsep Bert pada Natural Language Processing

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah sebuah model bahasa yang revolusioner dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP). Dikembangkan oleh Google AI pada tahun 2018, BERT telah mengubah paradigma dalam pemahaman konteks dalam teks. Konsep utama dari BERT adalah kemampuannya untuk memahami konteks secara mendalam dalam teks dengan memanfaatkan arsitektur Transformer yang canggih. Berbeda dengan model-model sebelumnya, BERT dilatih menggunakan pendekatan “self-supervised learning”, di mana model belajar dari data yang tidak berlabel secara langsung. Salah satu fitur utama dari BERT adalah kemampuannya dalam memproses teks secara “bidirectional”, artinya model dapat melihat konteks dari kedua arah dalam sebuah kalimat. Hal ini memungkinkan BERT untuk menghasilkan representasi kata yang lebih kaya dan kontekstual. Selama pra-pelatihan, BERT dilatih pada data teks yang sangat besar, seperti korpus Wikipedia dan buku-buku. Dengan menggunakan teknik masking, BERT belajar untuk memprediksi kata-kata yang disembunyikan dalam teks, sehingga memungkinkan model untuk memahami konteks lebih baik. Setelah pra-pelatihan, BERT dapat disesuaikan (fine-tuned) untuk tugas-tugas spesifik dalam NLP, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, atau pertanyaan dan jawaban. Dengan memanfaatkan kemampuan representasi kontekstual yang kaya, BERT telah menjadi landasan bagi berbagai aplikasi NLP yang lebih canggih dan presisi. Secara keseluruhan, konsep BERT telah membuka pintu bagi kemajuan besar dalam pemrosesan bahasa alami, membawa dampak yang signifikan dalam berbagai bidang seperti pencarian informasi, penerjemahan, dan pengolahan teks berbasis manusia dan mesin.

DOWNLOAD

PRE-ORDER