BERT

O que é BERT?

BERT, que significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers, é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para processamento de linguagem natural (PLN). Desenvolvido por pesquisadores do Google IA Language e lançado em 2018, o BERT avançou significativamente o PLN ao permitir que as máquinas compreendam a linguagem de forma mais semelhante aos humanos.

Em sua essência, o BERT ajuda computadores a interpretar o significado de linguagem ambígua ou dependente de contexto em textos, considerando as palavras ao redor em uma frase — tanto antes quanto depois da palavra-alvo. Essa abordagem bidirecional permite que o BERT capte toda a nuance da linguagem, tornando-o altamente eficaz para uma ampla variedade de tarefas de PLN.

Histórico e Contexto do BERT

A Evolução dos Modelos de Linguagem

Antes do BERT, a maioria dos modelos de linguagem processava textos de maneira unidirecional (da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda), o que limitava sua capacidade de capturar o contexto.

Modelos anteriores como Word2Vec e GloVe geravam embeddings de palavras sem contexto, atribuindo um único vetor para cada palavra, independentemente do contexto. Essa abordagem tinha dificuldades com palavras polissêmicas (ex.: “banco” como instituição financeira vs. margem de rio).

A Introdução dos Transformers

Em 2017, a arquitetura Transformer foi apresentada no artigo “Attention Is All You Need”. Transformers são modelos de aprendizado profundo que usam autoatenção, permitindo pesar dinamicamente a importância de cada parte da entrada.

Transformers revolucionaram o PLN ao processar todas as palavras de uma frase simultaneamente, possibilitando treinamentos em larga escala.

Desenvolvimento do BERT

Pesquisadores do Google desenvolveram o BERT com base na arquitetura Transformer, apresentado no artigo de 2018 “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. A inovação do BERT foi aplicar o treinamento bidirecional, considerando tanto o contexto à esquerda quanto à direita.

O BERT foi pré-treinado em toda a Wikipédia em inglês (2,5 bilhões de palavras) e BookCorpus (800 milhões de palavras), proporcionando uma compreensão profunda de padrões, sintaxe e semântica.

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Arquitetura do BERT

Visão Geral

O BERT é uma pilha de codificadores da arquitetura Transformer (utiliza apenas o codificador, não o decodificador). Ele consiste em múltiplas camadas (12 ou 24 blocos Transformer), cada uma com autoatenção e redes neurais feed-forward.

Tokenização e Embedding

O BERT utiliza tokenização WordPiece, quebrando palavras em subunidades para lidar com palavras raras/fora do vocabulário.

Cada token de entrada é representado pela soma de três embeddings:

1. Token Embeddings: Tokens individuais (palavras ou subpalavras).
2. Segment Embeddings: Indicam se um token pertence à sentença A ou B.
3. Position Embeddings: Fornecem informação posicional para cada token.

Esses elementos ajudam o BERT a compreender tanto a estrutura quanto a semântica.

Mecanismo de Autoatenção

A autoatenção permite que o BERT pese a importância de cada token em relação aos demais na sequência, capturando dependências independentemente da distância.

Por exemplo, em “O banco aumentou suas taxas de juros”, a autoatenção ajuda o BERT a relacionar “banco” com “taxas de juros”, entendendo “banco” como instituição financeira.

Treinamento Bidirecional

O treinamento bidirecional do BERT permite capturar o contexto de ambas as direções. Isso é alcançado por meio de dois objetivos de treinamento:

1. Masked Language Modeling (MLM): Mascara aleatoriamente tokens de entrada e treina o BERT para prevê-los com base no contexto.
2. Next Sentence Prediction (NSP): Treina o BERT para prever se a sentença B segue a sentença A, ajudando-o a entender relações entre frases.

Como o BERT Funciona

Masked Language Modeling (MLM)

No MLM, o BERT seleciona aleatoriamente 15% dos tokens para possível substituição:

• 80% substituídos por [MASK]
• 10% substituídos por um token aleatório
• 10% permanecem inalterados

Essa estratégia incentiva uma compreensão mais profunda da linguagem.

Exemplo:

• Original: “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
• Mascarado: “The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK].”
• O modelo prevê “fox” e “dog”.

Next Sentence Prediction (NSP)

O NSP ajuda o BERT a compreender relações entre frases.

• 50% das vezes, a sentença B é de fato a próxima sentença.
• 50% das vezes, a sentença B é aleatória do corpus.

Exemplos:

• Sentença A: “A chuva estava caindo forte.”
• Sentença B: “Ela pegou seu guarda-chuva.” → “IsNext”
• Sentença B: “Eu gosto de jogar xadrez.” → “NotNext”

Ajuste Fino para Tarefas Específicas

Após o pré-treinamento, o BERT é ajustado para tarefas específicas de PLN adicionando camadas de saída. O ajuste fino requer menos dados e poder computacional do que treinar do zero.

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Como o BERT É Utilizado

O BERT impulsiona diversas tarefas de PLN, frequentemente alcançando resultados de ponta.

Análise de Sentimentos

O BERT pode classificar sentimentos (ex.: avaliações positivas/negativas) com sutileza.

• Exemplo: E-commerces utilizam o BERT para analisar avaliações e aprimorar produtos.

Resposta a Perguntas

O BERT entende perguntas e fornece respostas a partir do contexto.

• Exemplo: Um chatbot utiliza o BERT para responder “Qual é a política de devolução?” consultando documentos de política.

Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O NER identifica e classifica entidades-chave (nomes, organizações, datas).

• Exemplo: Agregadores de notícias extraem entidades para que usuários busquem tópicos específicos.

Tradução de Idiomas

Embora não tenha sido projetado para tradução, a profunda compreensão de linguagem do BERT auxilia na tradução quando combinado a outros modelos.

Sumarização de Textos

O BERT pode gerar resumos concisos ao identificar conceitos-chave.

• Exemplo: Escritórios jurídicos resumem contratos para acesso rápido à informação.

Geração e Completação de Texto

O BERT prevê palavras ou sequências mascaradas, auxiliando na geração de texto.

• Exemplo: Clientes de e-mail sugerem próximas palavras enquanto o usuário digita.

Exemplos de Casos de Uso

Pesquisa do Google

Em 2019, o Google começou a utilizar o BERT para aprimorar algoritmos de busca, compreendendo contexto e intenção das consultas.

Exemplo:

• Consulta: “Can you get medicine for someone pharmacy?”
• Com o BERT: O Google entende que o usuário pergunta sobre pegar remédio para outra pessoa.

Automação de IA e Chatbots

O BERT impulsiona chatbots, melhorando a compreensão do input do usuário.

• Exemplo: Chatbots de suporte ao cliente usam o BERT para lidar com perguntas complexas sem ajuda humana.

Aplicações em Saúde

Modelos especializados como o BioBERT processam textos biomédicos.

• Exemplo: Pesquisadores usam o BioBERT para descoberta de medicamentos e análise de literatura.

Análise de Documentos Jurídicos

Profissionais jurídicos utilizam o BERT para analisar e resumir textos jurídicos.

• Exemplo: Escritórios de advocacia identificam cláusulas de responsabilidade mais rapidamente com o BERT.

Variações e Extensões do BERT

Diversas adaptações do BERT existem para eficiência ou domínios específicos:

• DistilBERT: Menor, mais rápido e leve, com 95% da performance do BERT usando 40% menos parâmetros.
  Caso de uso: Ambientes móveis.
• TinyBERT: Ainda mais compacto, reduzindo o tamanho do modelo e o tempo de inferência.
• RoBERTa: Treinado com lotes maiores e mais dados, omitindo o NSP, alcançando performance ainda melhor.
• BioBERT: Pré-treinado em textos biomédicos para PLN biomédico.
• PatentBERT: Ajustado para classificação de patentes.
• SciBERT: Voltado para textos científicos.
• VideoBERT: Integra dados visuais e textuais para compreensão de vídeos.

BERT em IA, Automação de IA e Chatbots

Aprimorando Aplicações de IA

A compreensão contextual do BERT impulsiona inúmeras aplicações de IA:

• Compreensão de Linguagem Aprimorada: Interpreta textos com nuance e contexto.
• Aprendizado por Transferência Eficiente: Modelos pré-treinados ajustados com poucos dados.
• Versatilidade: Reduz a necessidade de modelos específicos para cada tarefa.

Impacto em Chatbots

O BERT melhorou muito a qualidade de chatbots e automação de IA.

Exemplos:

• Suporte ao Cliente: Chatbots entendem e respondem com precisão.
• Assistentes Virtuais: Melhor reconhecimento e resposta de comandos.
• Bots de Tradução de Idiomas: Mantêm contexto e precisão.

Automação de IA

O BERT possibilita automação de IA para processar grandes volumes de texto sem intervenção humana.

Casos de Uso:

• Processamento de Documentos: Classificação, marcação e sumarização automatizadas.
• Moderação de Conteúdo: Identificação de conteúdo inadequado.
• Relatórios Automatizados: Extração de informações-chave para relatórios.

Pesquisas sobre o BERT

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   Autores: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   Apresenta a arquitetura do BERT e sua eficácia em múltiplos benchmarks, permitindo o condicionamento conjunto do contexto à esquerda e à direita.
   Leia mais

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   Autores: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   Aplica o BERT à detecção de ironia, aproveitando o aprendizado multitarefa e o pré-treinamento para adaptação de domínio. Alcança 82,4 de macro F1 score.
   Leia mais

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   Autores: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   Introduz o Sketch-BERT para reconhecimento e recuperação de esboços, aplicando aprendizado autossupervisionado e redes de embedding inovadoras.
   Leia mais

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   Autor: Piotr Rybak
   Propõe o alinhamento de vocabulário para adaptar o BERT a idiomas com poucos recursos, democratizando a tecnologia de PLN.
   Leia mais