Современные NLP-приложения, например, для анализа настроения, поиска ответов на вопросы, смарт-ассистенты и т. п., используют огромное количество данных. Такой объём данных можно напрямую передать в модель машинного обучения. Почти все текстовые приложения требуют большой предварительной обработки текстовых данных — создания вложенных векторов с нуля с использованием счётчика частоты слов. На это уходит много сил и времени. Чтобы избежать этого, для всех сложных задач предварительной обработки используются модели Transfer Learning. Им нужно просто передать необработанный текст, об остальном модель позаботится сама.
Небольшая ремарка. Данный материал является переводом, и мы не несем ответственности за факты, представленные автором в первоисточнике.
Ключевая тенденция рынка чат-ботов — это работа над эффективностью в определении намерений пользователя. Для себя мы поставили данную задачу во главе узла: нам критически важно сделать продукт удобным и практичным именно для разработчиков. Поэтому мы сейчас думаем о том, чтобы внедрить BERT в нашу работу. Технология для нас новая, мы читаем и переводим очень много информации по данному вопросу. Наиболее интересными материалами мы поделимся с вами в рамках данного блога.
В этой статье мы обсудим один из фреймворков трансферного обучения — BERT. Рассмотрим, как использовать модуль предварительной обработки BERT, чтобы создавать вложения слов без усилий. Основные моменты, которые будут рассмотрены в этой статье...