e4exp
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3 years ago 結論
BERTモデルは、その登場直後に科学界から大きな反響を呼び、現在ではほとんどすべてのワー ク処理問題に使用されています。 また、本研究で検討されたモデルを改善するための提案がほぼ即座に登場し、その後のすべての問題での適用結果が改善されました。 以上のことから、BERT は、知的自然言語処理の分野における飛躍的な進歩を表し、特定の問題を解 決するための知的アルゴリズムを構築するための普遍的な基盤として、膨大なデータセット上で事前に訓 練されたテキスト表現モデルを使用することの優位性を確固たるものにしたと、自信を持って断言することがで きます。 また、BERTは、注目メカニズムを備えた変換器のアーキテクチャに基づく、テキスト理解の双方向文脈モデルの優位性を示しました。 間違いなく、自然言語における単語処理の様々な問題への BERT モデルの適用および適応に基づいて、さらに多くの新しい科学的成果を目にすることになるでしょう。 ニューラルネットワークアーキテクチャのさらなる改良は、学習手順やパラメータの微調整と相まって、テキストの分類やアノテーションから機械翻訳や質問応答システムに至るまで、多くのコンピュータNLPアルゴリズムの大幅な改良につながることは必至です。
このレビューでは、最も人気のある深層学習ベースの言語モデルの1つであるBERTの適用について説明します。 このモデルの動作メカニズム、テキスト分析のタスクへの主な適用分野、各タスクにおける類似モデルとの比較、さらにいくつかの独自モデルについても説明しています。 このレビューを作成するにあたり、科学界で最も注目を集めた過去数年間に発表された数十本のオリジナル科学論文のデータを体系化しました。 この調査は、自然言語テキスト分析の分野における最新の進歩を知りたいと思っているすべての学生や研究者にとって有益なものとなるでしょう。