¿Qué es Bert y para qué sirve?
BERT fue creado y publicado en 2018 por Jacob Devlin y sus compañeros en Google. Google está aprovechando BERT para comprender mejor las búsquedas de los usuarios. El modelo BERT original se creó usando dos corpus de lengua inglesa: BookCorpus y Wikipedia en inglés .
¿Cómo se creó el modelo BERT?
El modelo BERT original se creó usando dos corpus de lengua inglesa: BookCorpus y Wikipedia en inglés . Cuando se publicó BERT, logró un rendimiento de vanguardia en una serie de tareas de comprensión del lenguaje natural :
¿Cuál es la diferencia entre Bert y bidireccionalidad?
Ambos sistemas, BERT en mayor medida, aplican un método de análisis que permite contextualizar de forma más natural cada consulta. Para lograrlo, BERT posee una característica que se llama “bidireccionalidad”, que consiste en analizar una oración en dos direcciones.
¿Cuáles son las innovaciones de Bert?
Otra de las innovaciones que caracteriza a BERT es una propiedad que se llama “Transformers” (Transformadores). Esta consiste en un mecanismo de asignación de puntajes que permite identificar cuál es la acepción más correcta de una palabra dentro de una frase en particular (en el caso de las palabras que tienen varias acepciones).
Con BERT, Google Search está valorando cada vez más aquellos contenidos que de verdad se preocupan por responder de forma natural las consultas de los usuarios. Así, el SEO quizás pronto pase a segundo plano como “optimización para buscadores” y debamos empezar a aplicar la “optimización para humanos”.
¿Cuáles son los avances de Bert?
Por ahora BERT solo estará en uso en búsquedas en inglés, pero se anunció que pronto estará disponible para idiomas como coreano, hindi y portugués. Sin embargo, varios analistas en tecnología han señalado que, a pesar de los avances que trae BERT, no se soluciona el problema de fondo a la hora de entender el lenguaje.