Нейросеть БЕРТ (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) представляет собой модель глубокого обучения, которая используется для обработки естественного языка. Она была разработана командой исследователей из компании Google и представлена в 2018 году. Основная идея БЕРТ заключается в использовании двунаправленной модели представления контекста для обработки текста. Основной компонент нейросети БЕРТ - это многоязычный предобученный модельный набор весов, который обучается на огромном объеме неразмеченных текстов из различных источников. Это предобучение позволяет модели улавливать семантические и синтаксические отношения между словами и выражениями, а также учитывать широкий контекст в предложении при представлении текста. Важной чертой БЕРТ является то, что она способна улавливать двунаправленную зависимость между словами внутри предложения. Вместо простого предсказания следующего слова в контексте, БЕРТ использует метод маскирования слов - случайным образом маскируются слова в предложении, и модель обучается предсказывать маскированные слова на основе контекста. Нейросеть БЕРТ может использоваться для различных задач обработки естественного языка, таких как классификация текста, разрешение семантической близости, именованное сущностьное распознавание и вопросно-ответная система. Она работает на основе принципа "переноса обучения", когда модель, предварительно обученная на большом объеме текста, дообучается на конкретной задаче с небольшим объемом размеченных данных. Таким образом, БЕРТ позволяет достичь хороших результатов даже при ограниченном количестве размеченных данных для конкретной задачи. Например, если необходимо классифицировать новости на политические и спортивные, можно дообучить нейросеть БЕРТ на наборе размеченных данных, содержащих новости об этих двух темах. Когда БЕРТ дообучается на таких данных, она может выделять особенности текста, связанные с политической или спортивной тематикой, и использовать их для классификации новых новостей. Таким образом, нейросеть БЕРТ может иметь различные модели в зависимости от конкретной задачи и объема доступных размеченных данных. Она представляет собой мощный инструмент для работы с текстами и позволяет достичь хороших результатов в области обработки естественного языка.