الگوریتم برت یکی از الگوریتم‌های مهم در حوزه پردازش زبان طبیعی است که توسط تیم تحقیقاتی گوگل توسعه داده شده است. این الگوریتم در سال 2018 معرفی شد و به دلیل قابلیت برتری خود در مسائل پردازش زبان طبیعی، بسیار مورد توجه قرار گرفت.
استفاده از BERT در حوزه پردازش زبان طبیعی، باعث بهبود چشمگیر عملکرد در وظایف مختلف شده است. این الگوریتم قادر است به صورت دقیق احساسات متن را تشخیص دهد، متن را ترجمه کند و به سوالات پرسش و پاسخ پاسخ دهد. همچنین، مدل BERT قابلیت انتقال یادگیری را نیز داراست
الگوریتم برت گوگل چیست ؟
برت یک الگوریتم پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این الگوریتم از معماری Transformer که یک شبکه عصبی خودرمزگذار برای پردازش زبان استفاده میکند، الهام گرفته است.
عمده ویژگی BERT این است که می‌تواند درک مفهوم جملات و کلمات به صورت دوطرفه (به دو جهت) را بهبود بخشد. این به این معنی است که BERT قادر است به تفسیر کامل متن و درک رابطه‌ها و معنای کلمات و جملات در متن بپردازد، به جای تک تک کلمات را جداگانه تحلیل کند.
BERT در فرآیند آموزش خود از متون بزرگ و متنوعی که از اینترنت استخراج شده‌اند، استفاده میکند. این الگوریتم با خواندن و فهمیدن این متون، توانایی درک و پردازش بهتر متن‌های جدید را پیدا میکند.
از زمان معرفی BERT، این الگوریتم به صورت گسترده در تقویت فهم ماشین از متن‌های طبیعی و بهبود عملکرد موتورهای جستجو و سیستم‌های پرسش و پاسخ استفاده می‌شود. BERT توانسته است بهبود قابل توجهی در تفسیر و فهم معنای متن‌های زبان طبیعی و ترجمه ماشینی را به ارمغان آورد.
روش های بهینه سازی الگوریتم برت گوگل
بهینه‌سازی الگوریتم BERT از جانب کاربران وبسایت بسیار محدود است، زیرا BERT یک الگوریتم پردازش زبان است که توسط گوگل پیاده‌سازی شده و به صورت خودکار در موتور جستجوی گوگل استفاده می‌شود. با این حال، برخی از راهکارهای کلی برای بهبود پایداری و بهینه‌سازی تاثیر BERT در سئو وبسایت‌ها وجود دارد:
محتوای با کیفیت و قابل درک: تولید محتوای اصیل، مفید و با کیفیت که به درستی به نیازهای کاربران پاسخ دهد، می‌تواند به فهم بهتر BERT و در نتیجه رتبه‌بندی بهتر در موتور جستجو کمک کند.
بهبود ساختار و سازماندهی محتوا: استفاده از ساختار منطقی و سلسله‌مراتبی برای محتوا، با عناوین فرعی مرتبط، پاراگراف‌های قابل خواندن و لیست‌ها، به بهتر درک شدن محتوا توسط BERT کمک میکند.
استفاده از کلمات کلیدی مناسب: استفاده از کلمات کلیدی مناسب و مرتبط در عناوین، متن‌ها، عناوین فرعی و توضیحات متا، می‌تواند به BERT کمک کند تا محتوا را بهتر درک کند و رتبه‌بندی مناسب‌تری در نتایج جستجو ارائه دهد.
بهینه‌سازی تجربه کاربری: ارائه یک تجربه کاربری برتر با بهبود سرعت بارگیری، ناوبری آسان، سازگاری با دستگاه‌های مختلف و طراحی زیبا، می‌تواند به بهتر درک شدن وبسایت توسط BERT و در نتیجه بهبود رتبه‌بندی کمک کند.
بهبود تجربه موبایل: بهبود تجربه کاربری در دستگاه‌های موبایل از طریق طراحی ریسپانسیو و سرعت بارگیری بهینه، به الگوریتم BERT نشان می‌دهد که وبسایت شما برای کاربران موبایل بهتر است و می‌تواند به بهبود رتبه‌بندی کمک کند.
استفاده از داده ساختار یافته: استفاده از نشانگرها و داده‌های ساختار یافته مانند Schema.org به الگوریتم BERT کمک میکند تا محتوا را بهتر درک کرده و نتایج جستجو را بهبود بخشد. با استفاده از نشانگرها مانند تاکید بر محصولات، دسته‌بندی‌ها و نظرات کاربران، محتوای شما به صورت محدود شده قابل درک است.
بهینه‌سازی لینک‌های داخلی: استفاده از لینک‌های داخلی با متن انتخاب شده مناسب، می‌تواند به بهتر درک شدن ساختار و محتوای وبسایت توسط BERT کمک کند. برای مثال، استفاده از متن لینک‌ها مرتبط با محتوای صفحه مقصد و استفاده از لینک‌های ناوبری مناسب، بهبود سئو را تسهیل میکند.
مانیتورینگ و بهبود مداوم: رصد و تجزیه و تحلیل عملکرد وبسایت خود از طریق ابزارهای آنالیز وب و جستجو، به شما امکان می‌دهد تا از تغییرات الگوریتم BERT آگاه شوید و به طور مداوم بهبودهای لازم را اعمال کنید.
الگوریتم برت گوگل چه فرقی با بقیه الگوریتم های گوگل دارد؟
الگوریتم BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) نسبت به بسیاری از الگوریتم‌های دیگر گوگل دارای تفاوت‌های قابل توجهی است. در ادامه، تعدادی از این تفاوت‌ها را بررسی خواهم کرد:
مدل زبانی عمیق: BERT یک مدل زبانی عمیق است که بر پایه شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Encoder) با ساختار ترنسفورمر (Transformer) استوار است. این مدل امکان درک بهتر و رمزگشایی متون را فراهم میکند.
درک دوطرفه: BERT به صورت دوطرفه عمل میکند و در فرآیند آموزش از دو جهت (چپ به راست و راست به چپ) بر روی جملات متنی کار میکند. این ویژگی باعث می‌شود که BERT در درک متن‌های پیچیده و وابستگی‌های دوطرفه موثرتر عمل کند.
حذف جملات تصادفی: در آموزش BERT، برخی از جملات در متن‌های ورودی با احتمال تصادفی حذف می‌شوند. این روش به BERT کمک میکند تا درکی بهتر از جملات وابسته به سمت قبلی و بعدی داشته باشد.
پیش‌آموزش با داده بزرگ: BERT در فرآیند پیش‌آموزش از حجم بزرگی از داده‌های متنی بدون برچسب بهره می‌برد. این شامل متون از وب و منابع متنوع دیگر است. با استفاده از این حجم بزرگ داده، BERT می‌تواند نمایشی قوی و کلان از متون را فراهم کند.
الگوریتم برت و NLP
NLP پردازش زبان طبیعی به زمینه‌ای از هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که در آن سعی می‌شود کامپیوترها بتوانند زبان طبیعی انسان را درک کنند و به آن بر اساس قواعد و الگوهای زبانی عمل کنند.
برت الگوریتمی است که توسط گوگل برای بهبود فهم زبان طبیعی در مدل‌های پردازش زبان طبیعی ارائه شده است. این الگوریتم بر اساس معماری ترنسفورمر و شبکه‌های عصبی عمیق ساخته شده است. یکی از ویژگی‌های برجسته BERT، قابلیت درک دو جهته زبان است. به این معنی که BERT قادر است اطلاعات قبل و بعد از یک واژه در جمله را به‌خوبی در نظر بگیرد و برای تفسیر و تولید متن از آن استفاده کند.
تفاوت GOOGLE BERT و RANKBRAIN
BERT و RankBrain در واقع الگوریتم‌های مجزا هستند و در بخش‌های مختلفی از سامانه جستجوی گوگل به کار می‌روند. BERT در فهم و تفسیر متن‌ها و جملات بهبود می‌بخشد، در حالی که RankBrain در فرآیند رتبه‌بندی نتایج جستجو و ارائه نتایج به کاربران موثر است.
الگوریتم برت گوگل چگونه کار میکند ؟
با استفاده از BERT، گوگل توانسته است مسائل پردازش زبان طبیعی را بهبود دهد، از جمله:
تشخیص انتیتی‌ها: BERT می‌تواند به خوبی انتیتی‌های مختلف مانند افراد، مکان‌ها، شرکت‌ها و غیره را در جملات تشخیص دهد.
پرسش و پاسخ: با استفاده از BERT می‌توان سیستم‌های پرسش و پاسخ بهبود یافته‌ای ایجاد کرد که قادر به پاسخ دادن به سوالات مبتنی بر متن هستند.
ترجمه ماشینی: با استفاده از BERT، سیستم‌های ترجمه ماشینی قادر به تولید ترجمه‌های بهتر و معنی‌دارتر شده‌اند.
تحلیل احساسات: BERT می‌تواند در تحلیل احساسات و بررسی نظرات کاربران درباره متن‌ها و محتواها مورد استفاده قرار بگیرد.
خلاصه‌سازی متن: BERT قادر است متون را خلاصه کند و نکات کلیدی را استخراج کند.
تفسیر و تحلیل زبان: BERT قادر است به تفسیر و تحلیل عبارات، اصطلاحات و ارتباطات زبانی در متن‌ها بپردازد.
آخرین مقالات مرتبط
