O Google BERT — é um algoritmo que ajuda o buscador a entender o que as pessoas estão perguntando e trazer as respostas que elas querem. Esse novo algoritmo de busca foi criado para o Google entender melhor as intenções de busca dos usuários e os conteúdos das páginas da web. Isso é essencial no universo das buscas, já que as pessoas se expressam de maneira natural nos termos de pesquisa e nos conteúdos das páginas — e o Google trabalha para fazer a correspondência correta entre um e outro.
BERT é o acrônimo para Bidirectional Encoder Representations from Transformers, que pode ser traduzido como representações de codificador bidirecional de transformadores. O BERT é uma rede neural profunda.
Redes neurais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central de um animal, que é capaz de aprender e reconhecer padrões. Elas fazem parte da área de machine learning (ou aprendizado de máquina).
No caso do BERT, a rede neural é capaz de aprender as formas de expressão da linguagem humana. Ela é baseada em um modelo de Processamento de Linguagem Natural (NLP) chamado de Transformer, que entende as relações entre as palavras em uma frase, em vez de uma por uma em ordem.
O BERT é um modelo de pré-treinamento de processamento de linguagem natural. Isso significa que o conjunto de dados do modelo é treinado em um corpus de texto (como a Wikipédia) e pode ser usado para desenvolver diversos sistemas sem sair do zero.
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