BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un algorithme d'apprentissage profond développé par Google pour mieux comprendre le contexte et la signification des mots dans les requêtes de recherche et le contenu Web. Il a été introduit en 2018 pour améliorer la qualité des résultats de recherche de Google.
Points clés concernant BERT :
- Bidirectionnel : BERT analyse le contexte d'un mot en examinant les mots qui le précèdent et qui le suivent, ce qui permet une compréhension plus complète de la signification du mot.
- Pré-entraînement : L'algorithme est pré-entraîné sur un grand corpus de données textuelles, ce qui l'aide à mieux comprendre les nuances de la langue.
- Traitement du langage naturel (NLP) : BERT est conçu pour améliorer diverses tâches de NLP, telles que l'analyse des sentiments, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse aux questions.
- Transformers : BERT est basé sur l'architecture Transformer, qui est une conception de réseau neuronal qui traite les données d'entrée de manière non séquentielle, permettant un traitement parallèle plus efficace.
En utilisant BERT, Google peut mieux interpréter l'intention derrière la requête de recherche d'un utilisateur, même si la requête contient un langage complexe ou ambigu, fournissant ainsi des résultats de recherche plus précis et pertinents.