BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
O BERT é um modelo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) baseado em Transformers, desenvolvido pelo Google em 2018. Ele trouxe uma nova abordagem ao permitir que as máquinas entendam o contexto das palavras de maneira bidirecional, analisando tanto o que vem antes quanto o que vem depois de uma palavra em uma frase.
O que torna o BERT especial?
✅ Compreensão bidirecional → Ao contrário de modelos anteriores, como LSTMs e Word2Vec, o BERT leva em conta todo o contexto de uma palavra ao processar o texto.
✅ Pré-treinado e ajustável → O BERT pode ser utilizado diretamente ou ajustado (fine-tuning) para diferentes tarefas.
✅ Supera modelos tradicionais → Apresenta desempenho superior em tradução, análise de sentimentos e respostas a perguntas.
Como o BERT é treinado?
O BERT é pré-treinado com base em duas tarefas principais:
Masked Language Model (MLM)
Algumas palavras em uma frase são ocultadas (masked), e o modelo precisa prever quais são.
Exemplo:
Entrada: “O céu está [MASK].”
Saída: “O céu está azul.”
Next Sentence Prediction (NSP)
O modelo aprende a relação entre frases, decidindo se a segunda frase segue logicamente a primeira.
Exemplo:
Frase 1: “O sol está brilhando.”
Frase 2: “As pessoas foram à praia.” → Sim
Frase 2: “Eu gosto de pizza.” → Não
🔹 Principais versões do BERT
* BERT Base – 12 camadas, 110M de parâmetros.
* BERT Large – 24 camadas, 340M de parâmetros.
* DistilBERT – Uma versão menor e mais rápida.
* RoBERTa – Uma variante do BERT com ajustes no treinamento.
* ALBERT – Uma versão otimizada com menos parâmetros.
🔹 Exemplo prático: Usando o BERT no Python
Podemos utilizar o Hugging Face Transformers para carregar o BERT pré-treinado:
python
from transformers import BertTokenizer, BertModel.
Carregar o tokenizador e modelo do BERT
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
model = BertModel.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
# Frase de exemplo
text = “O BERT é incrível para PLN!”
# Tokenização
tokens = tokenizer(text, return_tensors=”pt”)
# Geração dos embeddings
output = model(**tokens)
# Ver os embeddings da última camada
print(output.last_hidden_state.shape) # (1, número de tokens, 768)
Aplicações do BERT
✔️ Pesquisa no Google → O Google utiliza BERT para entender melhor as buscas.
✔️ Análise de Sentimentos → Classificação de textos como positivos ou negativos.
✔️ Chatbots e Assistentes Virtuais → Compreensão da linguagem natural.
✔️ Tradução Automática → Modelos de tradução neural.
✔️ Pergunta-Resposta → Responder perguntas com base em textos extensos.
