BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers) erfreut sich als von Google entwickeltes Sprachmodell großer Beliebtheit. Im Gegensatz zu festen Einbettungen wie denen in Word2Vec stellt sich BERT der Herausforderung, kontextabhängige Wortdarstellungen zu erfassen. Lassen Sie uns untersuchen, wie BERT das Sprachverständnis revolutioniert und die Einschränkungen fester Einbettungen überwindet.
Der Nachteil fester Einbettungen:
Feste Einbettungen, wie sie in Word2Vec zu sehen sind, weisen einem Wort unabhängig von seinem Kontext denselben Merkmalsvektor zu. Diese Einschränkung wird deutlich, wenn wir auf Sätze stoßen, in denen Wörter unterschiedliche Bedeutungen haben, aber die gleiche Darstellung haben. Betrachten Sie das folgende Beispiel:
- Er wurde nicht truthful behandelt.
- Vergnügungspark diesen Sommer in New York Metropolis.
In beiden Sätzen hat das Wort „truthful“ unterschiedliche Bedeutungen, Word2Vec weist ihm jedoch denselben Merkmalsvektor zu. Dieser Nachteil schränkt die Fähigkeit des Modells ein, die nuancierte Semantik einzelner Wortinstanzen zu erfassen.
BERT: Kontextualisierte Einbettungen zur Rettung:
BERT erweist sich als leistungsstarke Lösung zur Überwindung der Einschränkungen fester Einbettungen. Durch die Generierung kontextualisierter Einbettungen erfasst BERT die Bedeutung von Wörtern basierend auf ihrem umgebenden Kontext. Im oben genannten Beispiel erzeugt BERT unter Berücksichtigung ihrer einzigartigen Kontexte unterschiedliche Merkmalsvektoren für das Wort „truthful“ in jedem Satz.
Ausbildung und Wirkung:
Google hat BERT anhand eines riesigen Datenbestands geschult, darunter 2500 Millionen Wörter aus Wikipedia und 800 Millionen Wörter aus verschiedenen Büchern. Die Auswirkungen von BERT sind weitreichend, da die Google-Suche auf diesem kontextuellen Sprachmodell basiert und sich direkt auf unser tägliches Leben auswirkt.
Verwendung von BERT zur E-Mail-Spam-Klassifizierung:
Um die praktische Anwendung von BERT zu demonstrieren, untersuchen wir einen Anwendungsfall der E-Mail-Spam-Klassifizierung. Wir verwenden BERT, um E-Mails mithilfe eines bereitgestellten Datensatzes (spam.csv) als Spam zu klassifizieren oder nicht.
Hier ist der Code für die E-Mail-Klassifizierungsaufgabe:
https://github.com/gaurav9799/Email-Spam-Classification-Using-BERT
Der Code nutzt die Bibliotheken TensorFlow, TensorFlow Hub und TensorFlow Textual content, um die Daten vorzuverarbeiten und BERT für die Textklassifizierung zu nutzen. Es führt die E-Mail-Klassifizierung mithilfe eines neuronalen Netzwerkmodells durch, das auf dem bereitgestellten Datensatz trainiert wird.
Den vollständigen Code und das Pocket book finden Sie auf GitHub unter [insert GitHub repository link]. Die dem Code beiliegende Datei README.md enthält detaillierte Anweisungen und Erklärungen.
Abschluss:
Die kontextualisierten Einbettungen von BERT bieten einen Durchbruch beim Sprachverständnis, indem sie die Einschränkungen fester Einbettungen beseitigen. Mit seiner Fähigkeit, die kontextabhängige Bedeutung von Wörtern zu erfassen, revolutioniert BERT die Verarbeitung natürlicher Sprache. Indem wir BERT auf die E-Mail-Spam-Klassifizierung anwenden, demonstrieren wir dessen praktische Anwendung. Während BERT weiterhin das Feld des NLP prägt, geht seine Wirkung über einzelne Projekte hinaus und verändert die Artwork und Weise, wie wir Sprache verstehen und mit ihr interagieren.
