Definición
Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura de Transformer desarrollado por Google en 2018. BERT es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que utiliza un enfoque bidireccional para comprender el contexto de las palabras en un texto.
Lo que hace que BERT sea muy poderoso es su capacidad para procesar el lenguaje de manera bidireccional, lo que significa que puede leer el texto desde izquierda a derecha y desde derecha a izquierda. Esto le permite a BERT entender la relación entre las palabras en una oración y cómo modifican el significado de otras palabras que se encuentran cerca.
Cómo funciona Google BERT
En lugar de analizar las palabras en una secuencia de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, BERT lee las palabras en ambas direcciones, lo que le permite capturar mejor el contexto en el que se utilizan. Esta capacidad de comprensión contextual mejora significativamente el rendimiento en tareas de NLP, como la clasificación de texto, la traducción automática, la respuesta a preguntas y la detección de entidades nombradas.
Para qué sirve Google BERT
En 2019, Google anunció que estaba utilizando BERT en su algoritmo de búsqueda para mejorar la comprensión del lenguaje natural y proporcionar resultados de búsqueda más relevantes. La inclusión de BERT en el algoritmo de búsqueda de Google ha mejorado la capacidad del motor de búsqueda para interpretar consultas complejas y comprender la intención del usuario, especialmente en consultas en lenguaje natural y consultas que dependen mucho del contexto.