BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de traitement du langage naturel développé par Google en 2018. Il utilise une architecture de transformers pour comprendre le contexte des mots dans une phrase en considérant les mots qui les précèdent et les suivent, d'où le terme "bidirectionnel".
BERT est principalement utilisé pour des tâches de compréhension du langage telles que la classification de texte, la réponse aux questions et l'analyse de sentiment. Sa capacité à capturer le contexte bidirectionnel le rend particulièrement efficace pour comprendre les nuances et les subtilités du langage.
En programmation, BERT est souvent implémenté via des bibliothèques de deep learning comme TensorFlow ou PyTorch. Voici un exemple simplifié d'utilisation de BERT avec la bibliothèque Transformers de Hugging Face en Python :
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
# Charger le modèle et le tokenizer pré-entraînés
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Préparer le texte d'entrée
text = "BERT est un modèle de traitement du langage naturel."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# Obtenir les embeddings
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# Les embeddings de la séquence sont dans le premier élément du tuple outputs
embeddings = outputs[0]BERT a inspiré de nombreux autres modèles de langage comme RoBERTa, DistilBERT, et ALBERT, chacun apportant ses propres améliorations ou optimisations. Ces modèles font partie de la famille des modèles de langage pré-entraînés, qui ont révolutionné le domaine du traitement du langage naturel en permettant le transfer learning sur diverses tâches linguistiques.
