BERT

Mikä on BERT?

BERT, eli Bidirectional Encoder Representations from Transformers, on avoimen lähdekoodin koneoppimisen kehys luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP). Googlen AI Language -tutkijoiden kehittämä ja vuonna 2018 julkaistu BERT on vienyt NLP:tä merkittävästi eteenpäin mahdollistamalla koneiden kielen ymmärtämisen ihmismäisemmin.

BERT auttaa tietokoneita tulkitsemaan monitulkintaista tai kontekstiin sidottua kieltä tekstissä huomioimalla ympäröivät sanat lauseessa – sekä ennen että jälkeen kohdesanan. Tämä kaksisuuntainen lähestymistapa antaa BERTille mahdollisuuden ymmärtää kielen vivahteet kattavasti, tehden siitä erittäin tehokkaan moniin NLP-tehtäviin.

BERTin tausta ja historia

Kielimallien kehitys

Ennen BERTiä useimmat kielimallit käsittelivät tekstiä yksisuuntaisesti (vasemmalta oikealle tai oikealta vasemmalle), mikä rajoitti niiden kykyä ymmärtää kontekstia.

Aiemmat mallit kuten Word2Vec ja GloVe loivat kontekstivapaita sanaupotuksia, joissa jokaisella sanalla oli yksi vektori riippumatta kontekstista. Tämä aiheutti ongelmia monitulkintaisille sanoille (esim. “pankki” rahalaitoksena vs. joenpankki).

Transformerien esiinmarssi

Vuonna 2017 julkaistiin Transformer-arkkitehtuuri artikkelissa “Attention Is All You Need”. Transformers on syväoppimismalli, joka hyödyntää itsehuomiota (self-attention), mahdollistaen syötteen eri osien merkityksen dynaamisen punnitsemisen.

Transformers mullisti NLP:n käsittelemällä kaikki lauseen sanat samanaikaisesti ja mahdollisti laajamittaisen koulutuksen.

BERTin kehitys

Googlen tutkijat rakensivat Transformer-arkkitehtuurin päälle kehittäen BERTin, joka esiteltiin vuonna 2018 artikkelissa “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. BERTin innovaatio oli kaksisuuntainen koulutus, jossa huomioidaan sekä vasen että oikea konteksti.

BERT esikoulutettiin koko englanninkielisellä Wikipedialla (2,5 miljardia sanaa) ja BookCorpusilla (800 miljoonaa sanaa), jolloin se oppi syvällisesti kielen rakenteita, syntaksia ja semantiikkaa.

BERTin arkkitehtuuri

Yleiskatsaus

BERT koostuu Transformer-arkkitehtuurin encoder-pinoista (käyttää vain encoderia, ei decoderia). Siinä on useita kerroksia (12 tai 24 Transformer-lohkoa), joissa on itsehuomio- ja syötteensyöttöneuroverkot.

Tokenisointi ja upotus

BERT käyttää WordPiece-tokenisointia, joka pilkkoo sanat osasanoihin harvinaisten tai tuntemattomien sanojen käsittelemiseksi.

Jokainen syötetoken muodostuu kolmen upotuksen summasta:

1. Tokenin upotus: Yksittäiset tokenit (sanat tai osasanat).
2. Segmentin upotus: Ilmaisee, kuuluuko token lauseeseen A vai B.
3. Sijainnin upotus: Tarjoaa jokaiselle tokenille sijaintitiedon.

Nämä auttavat BERTiä ymmärtämään sekä rakennetta että merkitystä.

Itsehuomiomekanismi

Itsehuomio mahdollistaa BERTin punnita kunkin tokenin merkitystä suhteessa kaikkiin muihin sekvenssin tokeneihin, tunnistaen riippuvuudet etäisyydestä riippumatta.

Esimerkiksi lauseessa “Pankki nosti korkotasoaan” itsehuomio auttaa BERTiä yhdistämään “pankki” ja “korkotaso”, ymmärtäen “pankin” rahalaitoksena.

Kaksisuuntainen koulutus

BERTin kaksisuuntainen koulutus mahdollistaa kontekstin hyödyntämisen molemmista suunnista. Tämä toteutetaan kahdella koulutustavoitteella:

1. Masked Language Modeling (MLM): Satunnaisesti peittää syötetokenit ja kouluttaa BERTin ennustamaan ne kontekstin perusteella.
2. Next Sentence Prediction (NSP): Kouluttaa BERTin ennustamaan, seuraako lause B todennäköisesti lausetta A, auttaen ymmärtämään lauserelaatioita.

Kuinka BERT toimii

Masked Language Modeling (MLM)

MLM:ssä BERT valitsee satunnaisesti 15 % tokeneista mahdolliseen korvaamiseen:

• 80 % korvataan [MASK]-tokenilla
• 10 % korvataan satunnaisella tokenilla
• 10 % jätetään ennalleen

Tämä strategia rohkaisee syvempään kielen ymmärrykseen.

Esimerkki:

• Alkuperäinen: “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
• Peitetty: “The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK].”
• Malli ennustaa “fox” ja “dog”.

Next Sentence Prediction (NSP)

NSP auttaa BERTiä ymmärtämään lauseiden välisiä suhteita.

• 50 % ajasta lause B on oikea seuraava lause.
• 50 % ajasta lause B on satunnainen korpuksesta.

Esimerkkejä:

• Lause A: “Sade piiskasi maata.”
• Lause B: “Hän otti sateenvarjon esiin.” → “IsNext”
• Lause B: “Pidän shakin pelaamisesta.” → “NotNext”

Hienosäätö jatkotehtäviin

Esikoulutuksen jälkeen BERT hienosäädetään tiettyihin NLP-tehtäviin lisäämällä ulostulokerroksia. Hienosäätö vaatii vähemmän dataa ja laskentatehoa kuin mallin koulutus alusta alkaen.

Mihin BERTiä käytetään

BERT toimii monien NLP-tehtävien moottorina ja saavuttaa usein huipputuloksia.

Sentimenttianalyysi

BERT osaa luokitella mielipiteen vivahteikkaasti (esim. positiivinen/negatiivinen arvostelu).

• Esimerkki: Verkkokaupat käyttävät BERTiä arvioiden analysointiin ja tuoteparannuksiin.

Kysymys–vastausjärjestelmät

BERT ymmärtää kysymyksiä ja löytää vastaukset kontekstista.

• Esimerkki: Chatbot vastaa kysymykseen “Mikä on palautuskäytäntö?” hyödyntämällä ohjedokumentteja.

Nimettyjen entiteettien tunnistus (NER)

NER tunnistaa ja luokittelee keskeiset entiteetit (esim. nimet, organisaatiot, päivämäärät).

• Esimerkki: Uutiskoosteet poimivat entiteettejä, jotta käyttäjät voivat hakea tiettyjä aiheita.

Kääntäminen

Vaikkei BERT ole suunniteltu kääntämiseen, sen syvä kielten ymmärrys auttaa käännöstehtävissä yhdistettynä muihin malleihin.

Tekstin tiivistäminen

BERT voi muodostaa tiiviitä tiivistelmiä tunnistamalla keskeiset käsitteet.

• Esimerkki: Lakitoimistot tiivistävät sopimuksia nopean tiedonsaannin tueksi.

Tekstin generointi ja täydentäminen

BERT ennustaa peitettyjä sanoja tai sekvenssejä, auttaen tekstin luonnissa.

• Esimerkki: Sähköpostiohjelma ehdottaa seuraavia sanoja kirjoittaessa.

Käyttöesimerkkejä

Google-haku

Vuonna 2019 Google alkoi käyttää BERTiä hakualgoritmien parantamiseen, ymmärtäen kyselyiden kontekstin ja tarkoituksen.

Esimerkki:

• Hakukysely: “Can you get medicine for someone pharmacy?”
• BERTin avulla: Google ymmärtää, että käyttäjä tiedustelee lääkkeen noutamista toisen puolesta apteekista.

Tekoälyautomaatio ja chatbotit

BERT toimii chatbotien moottorina, parantaen käyttäjän syötteen ymmärtämistä.

• Esimerkki: Asiakastuen chatbotit käsittelevät monimutkaisia kysymyksiä ilman ihmisen apua.

Terveydenhuollon sovellukset

Erikoistuneet BERT-mallit, kuten BioBERT, käsittelevät biolääketieteellistä tekstiä.

• Esimerkki: Tutkijat käyttävät BioBERTiä lääkeaineiden löytämisessä ja kirjallisuusanalyysissä.

Lakiasiakirjojen analysointi

Lakimiehet hyödyntävät BERTiä lakitekstien analysointiin ja tiivistämiseen.

• Esimerkki: Lakitoimistot paikantavat vastuulausekkeet nopeammin BERTin avulla.

BERTin variantit ja laajennukset

Useita BERT-muunnelmia on kehitetty tehokkuuden tai alakohtaisten tarpeiden vuoksi:

• DistilBERT: Pienempi, nopeampi ja kevyempi, saavuttaen 95 % BERTin suorituskyvystä 40 % vähemmillä parametreilla.
  Käyttökohde: Mobiililaitteet.
• TinyBERT: Vielä tiiviimpi, pienempi mallikoko ja nopeampi ennustus.
• RoBERTa: Koulutettu suuremmilla erillä ja enemmän datalla, ilman NSP:tä, saavuttaen parempaa suorituskykyä.
• BioBERT: Esikoulutettu biolääketieteellisellä tekstillä biolääketieteelliseen NLP:hen.
• PatentBERT: Hienosäädetty patenttiluokitukseen.
• SciBERT: Suunniteltu tieteelliselle tekstille.
• VideoBERT: Yhdistää visuaalisen ja tekstuaalisen tiedon videoiden ymmärtämiseksi.

BERT tekoälyssä, automaatiossa ja chatboteissa

Tekoälysovellusten kehittäminen

BERTin kontekstuaalinen ymmärrys mahdollistaa monipuoliset tekoälysovellukset:

• Parempi kielen ymmärrys: Tulkitsee tekstiä vivahteikkaasti ja kontekstuaalisesti.
• Tehokas siirtoppiminen: Esikoulutettu malli hienosäädetään vähäisellä datalla.
• Monipuolisuus: Vähentää tarvetta tehtäväkohtaisille malleille.

Vaikutus chatboteihin

BERT on merkittävästi parantanut chatbotien ja tekoälyautomaation laatua.

Esimerkkejä:

• Asiakastuki: Chatbotit ymmärtävät ja vastaavat tarkasti.
• Virtuaaliavustajat: Parempi käskyjen tunnistus ja vastaus.
• Käännösbotit: Säilyttää kontekstin ja tarkkuuden.

Tekoälyautomaatio

BERT mahdollistaa tekoälyautomaation laajojen tekstimäärien käsittelyyn ilman ihmisen väliintuloa.

Käyttökohteita:

• Asiakirjakäsittely: Automaattinen lajittelu, tunnistaminen ja tiivistäminen.
• Sisällön moderointi: Sopimattoman sisällön tunnistus.
• Raporttien automatisointi: Keskeisen tiedon poiminta raportteihin.

BERTiin liittyvä tutkimus

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   Kirjoittajat: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   Esittelee BERTin arkkitehtuurin ja tehokkuuden useissa vertailuissa, mahdollistaen yhteisen ehdollistamisen molempiin suuntiin.
   Lue lisää

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   Kirjoittajat: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   Soveltaa BERTiä ironian tunnistukseen hyödyntäen monitehtäväoppimista ja esikoulutusta alakohtaista mukautumista varten. Saavuttaa 82,4 makro-F1-tuloksen.
   Lue lisää

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   Kirjoittajat: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   Esittelee Sketch-BERTin luonnosten tunnistukseen ja hakuun, hyödyntäen itseohjautuvaa oppimista ja uusia upotusverkkoja.
   Lue lisää

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   Kirjoittaja: Piotr Rybak
   Ehdottaa sanaston yhdistämistä BERTin sovittamiseksi vähäresurssisiin kieliin, demokratisoiden NLP-teknologiaa.
   Lue lisää