O que é BERT

BERT (Representações de Codificadores Bidirecionais de Transformadores) é um modelo de processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvido pelo Google em 2018. Seu design visa entender melhor as relações contextuais da linguagem, capturando as interações entre palavras em um texto por meio de uma abordagem bidirecional.

A principal característica do BERT é sua bidirecionalidade, que permite considerar o contexto das palavras tanto do lado esquerdo quanto do lado direito simultaneamente. Essa compreensão holística permite que o BERT compreenda os significados sutis das frases de forma mais eficaz do que os modelos unidimensionais tradicionais.

O BERT teve um impacto significativo tanto na academia quanto na indústria, melhorando aplicações em sistemas de perguntas e respostas, análise de sentimentos e classificação de texto. Muitos mecanismos de busca e chatbots começaram a implementar o BERT para melhorar suas capacidades de compreensão da linguagem natural.

No entanto, o BERT também tem suas limitações, como a alta demanda por recursos computacionais e velocidades de processamento potencialmente mais lentas. Além disso, pode exigir um ajuste fino adicional para alcançar um desempenho ideal na compreensão da linguagem de domínio específico.