BERT

BERT Nedir?

BERT, yani Bidirectional Encoder Representations from Transformers (Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri), doğal dil işleme (NLP) için açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Google AI Language araştırmacıları tarafından geliştirilen ve 2018’de tanıtılan BERT, makinelerin dili insanlar gibi anlamasını sağlayarak NLP’de önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

BERT’in temelinde, bilgisayarların bir cümledeki hedef kelimenin hem önündeki hem de arkasındaki kelimeleri dikkate alarak, belirsiz veya bağlama bağlı dilin anlamını yorumlamasına yardımcı olmak vardır. Bu çift yönlü yaklaşım, BERT’in dilin tüm inceliklerini kavramasını sağlar ve onu çok çeşitli NLP görevlerinde son derece etkili kılar.

BERT’in Arka Planı ve Tarihçesi

Dil Modellerinin Evrimi

BERT’ten önceki çoğu dil modeli metni tek yönlü (ya soldan sağa ya da sağdan sola) işlerdi ve bu da bağlamı tam olarak yakalayamamalarına neden olurdu.

Word2Vec ve GloVe gibi önceki modeller, bağlama duyarsız kelime yerleştirmeleri üretir, her kelimeye bağlamdan bağımsız tek bir vektör atardı. Bu yaklaşım, çok anlamlı kelimelerle (“bank” finans kurumu vs. nehir kenarı gibi) başa çıkmakta zorlanırdı.

Transformer’ların Tanıtılması

2017’de “Attention Is All You Need” adlı makale ile Transformer mimarisi tanıtıldı. Transformer’lar, girdinin her bölümünün önemini dinamik olarak değerlendiren self-attention (öz-dikkat) kullanan derin öğrenme modelleridir.

Transformer’lar, bir cümledeki tüm kelimeleri aynı anda işleyerek NLP’yi kökten değiştirdi ve daha büyük ölçekli eğitimleri mümkün kıldı.

BERT’in Geliştirilmesi

Google araştırmacıları, Transformer mimarisi üzerine inşa ederek BERT’i geliştirdi ve 2018’de “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” makalesiyle tanıttı. BERT’in yeniliği, hem sol hem de sağ bağlamı dikkate alan çift yönlü eğitimi uygulamaktı.

BERT, tüm İngilizce Vikipedi (2,5 milyar kelime) ve BookCorpus (800 milyon kelime) üzerinde önceden eğitilerek, desenler, sözdizimi ve anlamsal yapı konusunda derin bir anlayış kazandı.

BERT’in Mimarisi

Genel Bakış

BERT, Transformer mimarisinin yalnızca kodlayıcı (encoder) kısmını kullanan bir yığınıdır. Birden fazla katmandan (12 veya 24 Transformer bloğu) oluşur ve her biri self-attention ve ileri beslemeli sinir ağları içerir.

Parçalama ve Gömme (Tokenization and Embedding)

BERT, nadir ve sözlük dışı kelimelerle başa çıkmak için kelimeleri alt birimlere bölen WordPiece parçalama yöntemini kullanır.

Her giriş belirteci üç gömmenin toplamı ile temsil edilir:

1. Belirteç Gömmesi (Token Embeddings): Bireysel belirteçler (kelimeler veya alt birimler).
2. Segment Gömmesi (Segment Embeddings): Belirtecin A veya B cümlesine ait olup olmadığını belirtir.
3. Pozisyon Gömmesi (Position Embeddings): Her belirteç için konumsal bilgi sağlar.

Bunlar, BERT’in hem yapıyı hem de anlamı kavramasına yardımcı olur.

Öz-Dikkat Mekanizması (Self-Attention)

Öz-dikkat, BERT’in dizideki her belirtecin tüm diğerlerine göre önemini tartmasına olanak tanır; bu sayede, aralarındaki mesafeden bağımsız olarak bağımlılıkları yakalar.

Örneğin, “The bank raised its interest rates” cümlesinde öz-dikkat, BERT’in “bank” kelimesini “interest rates” ile ilişkilendirerek burada finans kurumunu kastettiğini anlamasını sağlar.

Çift Yönlü Eğitim

BERT’in çift yönlü eğitimi, her iki yönden de bağlamı yakalamasını sağlar. Bu, iki eğitim hedefiyle gerçekleştirilir:

1. Maskeli Dil Modellemesi (MLM): Giriş belirteçlerinin rastgele maskelenip, BERT’in bunları bağlama göre tahmin etmesi sağlanır.
2. Sonraki Cümle Tahmini (NSP): BERT’in B cümlesinin A cümlesini takip edip etmediğini tahmin etmesi sağlanır; bu da cümleler arası ilişkiyi öğrenmesine yardımcı olur.

BERT Nasıl Çalışır?

Maskeli Dil Modellemesi (MLM)

MLM’de, BERT belirteçlerin %15’ini rastgele seçip aşağıdaki şekilde değiştirebilir:

• %80 [MASK] ile değiştirilir
• %10 rastgele bir belirteçle değiştirilir
• %10 olduğu gibi bırakılır

Bu strateji, daha derin bir dil anlayışını teşvik eder.

Örnek:

• Orijinal: “The quick brown fox jumps over the lazy dog.”
• Maskelenmiş: “The quick brown [MASK] jumps over the lazy [MASK].”
• Model “fox” ve “dog” tahminlerini yapar.

Sonraki Cümle Tahmini (NSP)

NSP, BERT’in cümleler arası ilişkileri anlamasına yardımcı olur.

• %50 oranında, B cümlesi gerçekten A cümlesinin ardından gelir.
• %50 oranında, B cümlesi korpustan rastgele seçilir.

Örnekler:

• Cümle A: “The rain was pouring down.”
• Cümle B: “She took out her umbrella.” → “IsNext”
• Cümle B: “I enjoy playing chess.” → “NotNext”

Sonraki Görevler için İnce Ayar (Fine-Tuning)

Ön eğitimden sonra, BERT’e çıktı katmanları eklenerek belirli NLP görevleri için ince ayar yapılır. İnce ayar, sıfırdan eğitimden çok daha az veri ve hesaplama gerektirir.

BERT Nerelerde Kullanılır?

BERT, birçok NLP görevine güç verir ve genellikle en iyi sonuçları elde eder.

Duygu Analizi

BERT, ince ayrıntılarla duygu sınıflandırması yapabilir (ör. olumlu/olumsuz yorumlar).

• Örnek: E-ticaret siteleri, BERT ile müşteri yorumlarını analiz ederek ürünlerini geliştirir.

Soru-Cevap Sistemleri

BERT, soruları anlayıp bağlamdan yanıtlar üretebilir.

• Örnek: Bir sohbet botu, “İade politikası nedir?” sorusuna ilgili dokümanlara bakarak yanıt verir.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

NER, anahtar varlıkları (isimler, kurumlar, tarihler) tanımlar ve sınıflandırır.

• Örnek: Haber toplayıcılar, kullanıcıların belirli konuları arayabilmesi için varlıkları çıkarır.

Dil Çevirisi

BERT, doğrudan çeviri için tasarlanmasa da, başka modellerle birlikte kullanıldığında derin dil anlayışı sayesinde çeviriye katkı sağlar.

Metin Özeti

BERT, anahtar kavramları tespit ederek kısa özetler üretebilir.

• Örnek: Hukuk firmaları, sözleşmeleri hızlı bilgi erişimi için özetler.

Metin Üretimi ve Tamamlama

BERT, maskelenmiş kelime veya dizileri tahmin ederek metin üretimine yardımcı olur.

• Örnek: E-posta uygulamaları, kullanıcı yazarken sonraki kelimeleri önerir.

Kullanım Senaryosu Örnekleri

Google Arama

2019’da Google, arama algoritmalarını geliştirmek için BERT kullanmaya başladı ve sorguların bağlamı ile niyetini daha iyi anlamaya başladı.

Örnek:

• Arama Sorgusu: “Can you get medicine for someone pharmacy?”
• BERT ile: Google, kullanıcının başkası için ilaç alıp alamayacağını sorduğunu anlar.

Yapay Zeka Otomasyonu ve Sohbet Botları

BERT, sohbet botlarının kullanıcı girdisini daha iyi anlamasını sağlar.

• Örnek: Müşteri destek sohbet botları, karmaşık soruları insan müdahalesi olmadan yanıtlayabilir.

Sağlık Alanı Uygulamaları

BioBERT gibi özel BERT modelleri, biyomedikal metinleri işler.

• Örnek: Araştırmacılar, ilaç keşfi ve literatür analizi için BioBERT’i kullanır.

Hukuki Doküman Analizi

Hukuk uzmanları, hukuki metinleri analiz ve özetlemek için BERT’ten faydalanır.

• Örnek: Hukuk firmaları, sorumluluk maddelerini BERT ile daha hızlı bulur.

BERT’in Varyantları ve Genişletmeleri

Verimlilik veya belirli alanlar için farklı BERT uyarlamaları geliştirilmiştir:

• DistilBERT: Daha küçük, hızlı ve hafif; BERT’in performansının %95’ini, %40 daha az parametreyle sunar.
  Kullanım Alanı: Mobil ortamlar.
• TinyBERT: Model boyutu ve çıkarım süresini daha da azaltan yoğunlaştırılmış sürüm.
• RoBERTa: Daha büyük veri ve batch’lerle, NSP olmadan eğitilir ve daha iyi performans gösterir.
• BioBERT: Biyomedikal metinler üzerinde önceden eğitilmiş, biyomedikal NLP için uygundur.
• PatentBERT: Patent sınıflandırması için ince ayarlanmış.
• SciBERT: Bilimsel metinler için uyarlanmış.
• VideoBERT: Video anlama için görsel ve metinsel verileri bütünleştirir.

BERT’in Yapay Zeka, Otomasyon ve Sohbet Botlarındaki Yeri

Yapay Zeka Uygulamalarını Güçlendirme

BERT’in bağlamsal anlama yeteneği, birçok yapay zeka uygulamasına güç verir:

• Gelişmiş Dil Anlayışı: Metni anlam ve bağlam ile yorumlar.
• Verimli Aktarım Öğrenmesi: Az veriyle ince ayar yapılabilir.
• Çok Yönlülük: Göreve özel modellere olan ihtiyacı azaltır.

Sohbet Botlarına Etkisi

BERT, sohbet botları ve yapay zeka otomasyonunun kalitesini büyük ölçüde artırmıştır.

Örnekler:

• Müşteri Desteği: Sohbet botları doğru ve anlamlı yanıtlar üretir.
• Sanal Asistanlar: Komutları daha iyi tanır ve yanıtlar.
• Dil Çeviri Botları: Bağlamı ve doğruluğu korur.

Yapay Zeka Otomasyonu

BERT, yapay zeka otomasyonu ile büyük hacimli metinleri insan müdahalesi olmadan işlemeyi mümkün kılar.

Kullanım Alanları:

• Doküman İşleme: Otomatik sıralama, etiketleme, özetleme.
• İçerik Denetleme: Uygunsuz içerik tespiti.
• Otomatik Raporlama: Raporlar için anahtar bilgilerin çıkarılması.

BERT Üzerine Araştırmalar

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
   Yazarlar: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
   BERT’in mimarisini ve çoklu ölçütlerdeki etkinliğini tanıtır; sol ve sağ bağlamda ortak koşullanmayı mümkün kılar.
   Daha fazla bilgi

2. Multi-Task Bidirectional Transformer Representations for Irony Detection
   Yazarlar: Chiyu Zhang, Muhammad Abdul-Mageed
   BERT’i ironi tespitinde çoklu görevli öğrenme ve ön eğitim ile uygulayan çalışma; 82.4 makro F1 puanına ulaşmıştır.
   Daha fazla bilgi

3. Sketch-BERT: Learning Sketch Bidirectional Encoder Representation from Transformers by Self-supervised Learning of Sketch Gestalt
   Yazarlar: Hangyu Lin, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang, Xiangyang Xue
   Kendi kendini denetleyen öğrenme ve yeni gömme ağları ile çizim tanıma ve arama için Sketch-BERT’i tanıtır.
   Daha fazla bilgi

4. Transferring BERT Capabilities from High-Resource to Low-Resource Languages Using Vocabulary Matching
   Yazar: Piotr Rybak
   BERT’in düşük kaynaklı dillere uyarlanması için kelime dağarcığı eşleştirme önerir; NLP teknolojisinin demokratikleşmesini sağlar.
   Daha fazla bilgi