الگوریتم BERT یک الگوریتم بر پایه هوش مصنوعی است که به ربات‌های گوگل این امکان را می‌دهد تا ساختار معنایی کلمات موجود در یک عبارت جستجو شده (کوئری) را به شکل دقیق‌تری درک کند. درواقع می‌توان گفت که این الگوریتم یک یار کمکی برای گوگل است. الگوریتم BERT که مخفف Bidirectional Encoder Representations from Transformers است، یکی از نوآوری‌های کلیدی در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) محسوب می‌شود. این مدل در سال 2018 توسط محققان شرکت گوگل معرفی شد و انقلابی در روش درک و تفسیر زبان طبیعی به وجود آورد . BERT به دلیل توانایی‌های منحصر به فرد خود در درک معنای متنی و استفاده از مفهوم دوسویگی در یادگیری، به سرعت به یکی از پراستفاده‌ترین و پرکاربردترین مدل‌های NLP تبدیل شد. مقاله امروز را قرار است به موضوع “الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)” اختصاص دهیم.
با وبلاگ وال ویرا همراه شوید
مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
قبل از پرداختن به BERT، ابتدا بهتر است مفهوم پردازش زبان طبیعی (NLP) را درک کنیم. NLP شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوتر و زبان انسانی می‌پردازد. هدف اصلی این حوزه، درک، تفسیر و تولید زبان انسانی به صورت خودکار توسط ماشین‌ها است.
در پردازش زبان طبیعی، مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل و فهم داده‌های متنی آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند وظایف مختلفی مانند ترجمه ماشینی، طبقه بندی متن، استخراج اطلاعات، و پاسخ به پرسش‌ها را انجام دهند. اما یکی از چالش‌های اصلی در NLP، درک دقیق از معنای متن و رابطه بین کلمات و جملات است.
الگوریتم BERT: تعریف و اصول اولیه
BERT یک مدل یادگیری عمیق است که بر پایه معماری ترانسفورمر (Transformer) ساخته شده است. آنچه BERT را از مدل‌های قبلی متمایز می‌کند، استفاده از نمایش دوسویه (Bidirectional) در یادگیری است. در مدل‌های سنتی NLP مانند Word2Vec و GloVe، مدل تنها می‌تواند از متن قبل یا بعد از یک کلمه برای یادگیری استفاده کند. اما BERT از هر دو جهت به طور همزمان استفاده می‌کند، یعنی هم از کلمات قبل و هم از کلمات بعد برای پیش بینی کلمه یا درک معنای یک جمله بهره می‌برد.
مثالی برای درک بهتر الگوریتم BERT
برای درک بهتر الگوریتم BERT، یک مثال جالب می‌تواند کمک کننده باشد. فرض کنید عبارت انگلیسی «How to catch a cow fishing» را در گوگل جستجو می‌کنید. ترجمه این عبارت به فارسی به معنای «چگونه می‌توان ماهی خاردار صید کرد؟» است. نکته جالب اینجاست که کلمه “cow” در زبان انگلیسی دو معنای متفاوت دارد: یکی به معنای “گاو” و دیگری در اصطلاحات ماهیگیری به نوعی ماهی خاردار دریایی اشاره دارد.
پیش از معرفی الگوریتم BERT، اگر این عبارت را جستجو می‌کردید، نتایجی که گوگل به شما نمایش می‌داد، بیشتر مربوط به گاوها بود. حتی با وجود اینکه کلمه “fishing” (ماهیگیری) در کوئری شما وجود داشت، گوگل معنای مرتبط با ماهیگیری را نادیده می‌گرفت و نتایجی مرتبط با گاوها ارائه می‌کرد. اما پس از به‌روزرسانی با BERT، همان جستجو نتایجی را نشان می‌دهد که مرتبط با ماهی خاردار دریایی و ماهیگیری است. الگوریتم BERT توانسته بفهمد که به دلیل وجود کلمه “fishing” در عبارت، نتایج باید به ماهیگیری مربوط باشند و نه به گاوها.
مقاله پیشنهادی: بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای طراحی سایت؛ معرفی 5 ابزار برتر
تاثیر الگوریتم BERT بر جست و جوهای مختلف
به یاد دارید که به روزرسانی جدید الگوریتم گوگل در مارس 2019 به دلیل تغییرات قابل توجهی که در نتایج جستجو ایجاد کرد، توجه زیادی را به خود جلب کرد. اما ممکن است بپرسید چرا همچنان اطلاعات زیادی درباره تغییر رتبه سایت‌ها به واسطه الگوریتم BERT در شبکه‌های اجتماعی دیده نمی‌شود. این موضوعی است که در لیست “الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)” قرار داده‌ایم.
دلیل این موضوع این است که الگوریتم BERT بیشتر بر روی جستجوهای طولانی و مبتنی بر دیالوگ تمرکز دارد. از آنجا که کلمات کلیدی طولانی معمولاً در اولویت استراتژی‌های سئو قرار نمی‌گیرند، تغییرات ناشی از BERT هنوز برای بسیاری از سایت‌ها به‌طور قابل توجهی مشهود نیست.
همچنین، گوگل اعلام کرده که این به روزرسانی تنها 10 درصد از نتایج جستجو را تغییر می‌دهد. به عبارت دیگر، از هر 10 نتیجه، یکی از آنها تحت تأثیر مدل زبانی جدید BERT قرار گرفته است. بنابراین، تعمیم این تغییرات به همه کوئری‌ها نمی‌تواند کاملاً صحیح باشد.
معماری ترانسفورمر: پایه گذار BERT
این موضوع یکی از موارد مهم در “الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)” می‌باشد. معماری ترانسفورمر که در سال 2017 معرفی شد، یکی از نوآوری‌های کلیدی در یادگیری عمیق است. برخلاف مدل‌های سنتی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM، ترانسفورمر نیازی به پردازش ترتیبی داده‌ها ندارد. این ویژگی باعث می‌شود که مدل ترانسفورمر بسیار سریع‌تر و کارآمدتر عمل کند.
ترانسفورمر از دو بخش اصلی تشکیل شده است: انکودر (Encoder) و دیکودر (Decoder). در BERT تنها از بخش انکودر استفاده می‌شود. انکودر وظیفه دارد که ورودی‌های متنی را به بردارهای ویژگی تبدیل کند که حاوی اطلاعات معنایی از کلمات و روابط بین آنها هستند.
دوسویگی (Bidirectional) در BERT
ویژگی دوسویگی BERT یکی از دلایل اصلی موفقیت آن است. در بسیاری از مدل‌های قبلی، پردازش زبان به صورت تک جهتی انجام می‌شد، به این معنا که مدل تنها از اطلاعات قبل یا بعد از کلمه استفاده می‌کرد. این رویکرد باعث می‌شد که مدل‌ها نتوانند به طور کامل معنای دقیق کلمات را درک کنند، به ویژه در جملات پیچیده.
BERT با استفاده از نمایشی دوسویه، از اطلاعات هر دو طرف کلمه به‌طور همزمان بهره می‌برد. این ویژگی به مدل اجازه می‌دهد تا به طور عمیق‌تری روابط بین کلمات را درک کند و معنای دقیق‌تری از جملات به دست آورد.
کاربردهای BERT در پردازش زبان طبیعی
BERT به عنوان یک مدل قدرتمند، توانایی‌های فراوانی در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی دارد. در ادامه به برخی از مهم‌ترین کاربردهای این الگوریتم می‌پردازیم:
1- موتورهای جستجو: یکی از مهم‌ترین کاربردهای BERT در موتورهای جستجو است. به خصوص گوگل از این مدل برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌کند. BERT به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا با درک بهتر سوالات کاربران و متن صفحات وب، نتایج مرتبط‌‌تری ارائه دهد.
2- پاسخ به سوالات (Question Answering): مدل‌های مبتنی بر BERT می‌توانند در سیستم‌های پاسخ‌گویی به سوالات استفاده شوند. در این سیستم‌ها، مدل می‌تواند سوال کاربر را پردازش کرده و پاسخ مناسب را از یک متن یا پایگاه داده استخراج کند.
3- طبقه بندی متن: یکی از مهم‌ترین مواردی که سبب شده تا این مورد را در لیست “الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)” قرار دهیم، طبقه بندی متن است. BERT می‌تواند برای وظایف طبقه بندی متن مانند تشخیص احساسات، دسته بندی موضوعات و شناسایی زبان استفاده شود. مدل با توجه به محتوای متن ورودی، می‌تواند برچسب‌های مناسبی را به آن اختصاص دهد.
4- استخراج اطلاعات (Information Extraction): این الگوریتم به مدل‌ها کمک می‌کند تا اطلاعات کلیدی از متون طولانی استخراج کنند. این قابلیت در سیستم‌های هوشمند مانند چت بات‌ها و ابزارهای خلاصه سازی خودکار بسیار مفید است.
5- ترجمه ماشینی: ترجمه ماشینی یکی دیگر از کاربردهای برجسته BERT است که در “الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)” قرار گرفته است. این مدل با استفاده از دو سویگی خود می‌تواند معنای دقیق‌تری از جمله‌ها استخراج کرده و ترجمه‌های بهتر و روان‌تری ارائه دهد.
روش‌های بهینه سازی BERT در سئو
یکی از اولین سوالاتی که با معرفی این به روزرسانی به ذهن بسیاری از افراد می‌رسد این است که آیا الگوریتم BERT بر سئو تاثیر دارد؟ پاسخ به این سوال ساده است: از آنجایی که سئو به معنای بهینه سازی سایت برای موتورهای جستجوست، هر تغییری که در الگوریتم‌های موتورهای جستجو رخ دهد، به طور مستقیم بر فرآیند بهینه سازی تأثیر خواهد گذاشت.
بنابراین، سوال اصلی این نیست که آیا به روزرسانی BERT بر سئو اثرگذار است یا خیر، بلکه پرسش مهم‌تر این است که چگونه می‌توان برای این الگوریتم بهینه‌سازی انجام داد؟
یکی از شوخی‌های رایج در شبکه‌های اجتماعی درباره بهینه‌سازی برای BERT، لیست ده‌تایی زیر است:
10 روش برای بهینه سازی الگوریتم BERT گوگل:
- شما
- نمی‌توانید
- بهینه‌سازی کنید
- برای
- یک
- مدل یادگیری عمیق
- و NLP
- چرا که
- این الگوریتم
- برای کاربران طراحی شده است
اگر از دیدگاه گوگل به این موضوع نگاه کنیم، باید به این واقعیت اشاره کنیم که اساساً هیچ روشی وجود ندارد که بتوانیم آن را «بهینه سازی برای BERT» بنامیم. دنی سالیوان، یکی از افراد برجسته گوگل، در توئیتر این نکته را به خوبی بیان کرده است:
“هیچ راهی برای بهینه‌سازی برای BERT وجود ندارد. این به‌روزرسانی تنها الگوریتم‌های ما را هوشمندتر کرده است، و این بدان معناست که حالا بهتر می‌توانیم محتوای کاربر محور را درک کنیم. بنابراین، تمرکز شما باید بر درک نیازهای کاربر و تولید محتوایی باشد که به این نیازها پاسخ دهد.”
اگر بیشتر دقت کنیم، می‌بینیم که این الگوریتم به طور ویژه بر هدف جستجوی کاربر تمرکز دارد و تنها هدف از انتشار آن، بهبود تجربه جستجوی کاربران است.
مزایای BERT نسبت به مدل‌های قبلی
1- درک عمیق‌تر از معنا: یکی از مهم‌ترین مزایای الگوریتم BERT که سبب شده آن را در لیست الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP) بگذاریم، درک معنای عمیق آن است. همانطور که اشاره شد، یکی از مهم‌ترین مزایای BERT استفاده از دوسویگی است. این ویژگی باعث می‌شود که مدل قادر به درک عمیق‌تر و دقیق‌تری از معنای متن و روابط بین کلمات باشد.
2- انعطاف‌پذیری بالا: BERT یک مدل پیش‌آموزشی (Pre-trained) است که می‌تواند برای وظایف مختلف بهینه سازی شود. این یعنی مدل ابتدا روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش می‌بیند و سپس می‌توان آن را برای انجام وظایف خاص با داده‌های کمتری مجدداً آموزش داد. این ویژگی انعطاف پذیری BERT را در زمینه‌های مختلف افزایش می‌دهد.
دقت بالاتر در وظایف NLP: از دیگر موارد پر اهمیت لیست الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP)، باید به این مورد اشاره داشت. BERT توانسته است در بسیاری از وظایف استاندارد NLP مانند طبقه بندی متن، پاسخ گویی به سوالات و تشخیص موجودیت‌ها نتایج بسیار بهتری نسبت به مدل‌های قبلی کسب کند. این دقت بالا باعث شده است که BERT به سرعت در میان محققان و توسعه دهندگان محبوب شود.
چالش‌ها و محدودیت‌های BERT
اگرچه BERT یک مدل قدرتمند است، اما چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز دارد:
1- منابع محاسباتی بالا: یکی از چالش‌های اصلی BERT نیاز به منابع محاسباتی بالا است. آموزش و اجرای BERT به خصوص در نسخه‌های بزرگ‌تر (مانند BERT-Large) نیازمند سخت افزارهای قدرتمندی مانند GPU یا TPU است. این موضوع می‌تواند برای بسیاری از سازمان‌ها هزینه‌بر باشد.
2- پیچیدگی معماری: BERT به دلیل پیچیدگی معماری ترانسفورمر و تعداد زیاد پارامترها، نیاز به زمان و منابع زیادی برای آموزش دارد. این مدل همچنین نیازمند تنظیم دقیق (Fine-tuning) برای وظایف خاص است که خود فرآیندی زمان‌بر و پیچیده محسوب می‌شود.
3- محدودیت در درک طولانی مدت: BERT با وجود داشتن قابلیت دوسویگی، همچنان در درک متون بسیار طولانی با مشکل مواجه است. مدل‌های ترانسفورمر به دلیل محدودیت حافظه نمی‌توانند به طور همزمان به همه بخش‌های یک متن طولانی توجه کنند.
نسخه‌های توسعه یافته BERT
با موفقیت BERT، نسخه‌های بهبود یافته و متنوعی از آن معرفی شده است:
1- مدل RoBERTa…Robustly Optimized BERT Approach: این مدل یکی از توسعه یافته‌ترین مدل‌های برت می‌باشد. RoBERTa نسخه بهینه سازی‌شده BERT است که توسط محققان Facebook AI ارائه شد. این مدل با استفاده از داده‌های بیشتری آموزش داده شده و پارامترهای بهتری برای پیش آموزش خود انتخاب کرده است. RoBERTa دقت بالاتری نسبت به BERT در بسیاری از وظایف NLP دارد.
2- مدل ALBERT…A Lite BERT: مدل ALBERT نسخه سبک‌تر BERT است که تعداد پارامترها و نیازهای محاسباتی را کاهش داده است. این مدل با کاهش ابعاد لایه‌ها و فاکتورهای دیگر، همچنان دقت بالای خود را حفظ می‌کند.
3- مدل DistilBERT: مدل DistilBERT یکی از جذاب‌ترین مدل‌های توسعه یافته لیست الگوریتم BERT تحولی در پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌باشد. این مورد یک نسخه کوچک‌تر و سریع‌تر از BERT است که با فشرده سازی مدل اصلی طراحی شده است. این مدل برای استفاده در سیستم‌های بلادرنگ (Real-Time) و منابع محدود مانند موبایل‌ها مناسب است.
نتیجه گیری
الگوریتم BERT به عنوان یکی از تحولات مهم در زمینه پردازش زبان طبیعی، توانسته است توانایی‌های مدل‌های NLP را به سطح جدیدی ارتقا دهد. با استفاده از نمایشی دوسویه و معماری ترانسفورمر، BERT به مدل‌ها کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از معنای متن و روابط بین کلمات پیدا کنند. این مدل در وظایف متنوعی مانند جستجو، ترجمه ماشینی، پاسخ به سوالات و طبقه بندی متن مورد استفاده قرار گرفته و نتایج چشمگیری به دست آورده است.
با وجود چالش‌های مرتبط با منابع محاسباتی و پیچیدگی معماری، BERT همچنان به عنوان یکی از پیشروترین مدل‌های NLP در حال توسعه و بهبود است. نسخه‌های توسعه یافته مانند RoBERTa و DistilBERT نشان می‌دهند که آینده پردازش زبان طبیعی همچنان وابسته به بهبود مدل‌های پیشرفته مانند BERT خواهد بود.
