Die Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Maschinen die Fähigkeit verleiht, Textdaten zu verstehen. Mit der Einführung von Big Data und höherer Rechenleistung ist die NLP-Forschung in letzter Zeit prominenter geworden. Es wird ständig daran gearbeitet, die Fähigkeit der Maschinen zur Textverarbeitung zu verbessern, wobei verschiedene Techniken und Modelle angewendet werden.
Recurrent Neural Network oder RNN wurde in den 1980er Jahren entwickelt und hat erst kürzlich im Bereich der NLP an Bedeutung gewonnen. RNN ist ein spezieller Typ innerhalb der neuronalen Netzwerke, der für sequenzielle Daten oder Daten verwendet wird, die voneinander abhängig sind. RNNs werden oft für Textanwendungen wie Klassifizierung und Generierung verwendet, insbesondere für Wortebenenanwendungen wie Part-of-Speech-Tagging oder Next-Word-Generierung.
Die Transformer-Architektur für NLP-Modelle versucht, Probleme des kurzfristigen Gedächtnisses, die bei RNNs auftreten, zu lösen. Transformers sind in der Lage, längere Eingaben zu verarbeiten und den Kontext der Daten besser zu verstehen. Die Architektur der Transformer-Modelle basiert auf der Einführung des Attention-Mechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich auf wichtige Teile der Eingabe zu konzentrieren.
BERT, oder Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ist ein Modell, das von Devlin et al. entwickelt wurde und auf der Transformer-Architektur beruht. BERT war das erste unüberwachte bidirektionale Sprachmodell, das auf umfangreichen Textdaten vortrainiert wurde. Es ermöglicht das Verständnis des gesamten Kontexts der Eingabedaten und wird durch Techniken wie Masked Language Model und Next Sentence Prediction unterstützt.
Der Artikel vergleicht die Verarbeitungstechniken von Textdaten in der NLP auf der Grundlage von RNN, Transformers und BERT. Jede Technik hat ihre Vorteile und Nachteile, aber insgesamt zeigt sich eine positive Entwicklung in der Evolution der Modelle für eine verbesserte Textverarbeitung in der NLP.