BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello rivoluzionario nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sviluppato da Google AI Language. 

Ha ottenuto risultati pionieristici in 11 diverse attività linguistiche, tra cui sentiment analysis, named entity recognition, coinvolgimento testuale e coreference resolution. Le prestazioni di BERT hanno superato di gran lunga i modelli precedenti, dando un contributo significativo nell’avanzamento dell’NLP.

In questo articolo, esploreremo l’architettura di BERT, il suo processo di apprendimento e come può essere utilizzato per risolvere numerosi problemi nel campo dell’NLP.

Architettura di BERT

BERT è un framework che fornisce una base solida per costruire versioni personalizzate per vari compiti di NLP. Pre-allenato sull’intera Wikipedia inglese e sul Brown Corpus, BERT si basa sull’architettura del transformer, utilizza una rete di encoder a più livelli per apprendere una rappresentazione del testo di input e si adatta continuamente al contesto per perfezionare la comprensione delle sfumature linguistiche.

Nel suo documento originale, sono stati introdotti due modelli: BERT-base con 12 layer e 110 milioni di parametri, e BERT-large con 24 layer e 340 milioni di parametri. 

La differenza tra i due modelli risiede principalmente nella loro dimensione e nella capacità di apprendimento: BERT-large è in grado di catturare una comprensione più ampia del linguaggio e delle sue sfumature rispetto a BERT-base, ma richiede anche più risorse computazionali e tempo di addestramento.

Il Transformer come base di BERT

Il modello Transformer è stato introdotto da Vaswani et al. nel 2017 e ha rivoluzionato il campo dell’NLP. A differenza dei modelli precedenti basati su reti neurali ricorrenti (RNN) e convoluzionali (CNN), il Transformer utilizza l’attenzione, cioè un meccanismo che consente di dare peso alle diverse parti di un input, facilitando l’apprendimento di lunghe dipendenze tra le parole e aumentando la capacità di generalizzare a nuovi contesti.

BERT si basa sull’architettura del Transformer e, in particolare, sulla sua componente chiamata encoder. Gli encoder sono responsabili di elaborare l’input e produrre una rappresentazione complessa delle informazioni contenute in esso. BERT utilizza un’architettura a più livelli, con un numero crescente di layer di encoder che trattano il testo in input.

Bidirezionalità

Uno degli aspetti chiave dell’architettura di BERT è la sua bidirezionalità. Invece di analizzare il testo solo da sinistra a destra o viceversa, BERT è in grado di considerare il contesto in entrambe le direzioni simultaneamente. Questo gli permette di catturare informazioni importanti, come la relazione tra parole che si trovano lontane tra loro nel testo, che potrebbero essere perse in un modello unidirezionale.

Questa bidirezionalità viene implementata attraverso una tecnica chiamata masked language modeling, dove alcune parole dell’input vengono nascoste e il modello deve predire queste parole mancanti basandosi sul contesto fornito dal testo rimanente.

Rappresentazioni di input e output

BERT utilizza una rappresentazione specifica per l’input e l’output del modello. L’input viene rappresentato come una sequenza di token, che corrispondono alle parole del testo, e segmenti, che indicano la posizione delle parole all’interno del testo. Ulteriori informazioni sulla sintassi e la semantica del testo vengono aggiunte attraverso le cosiddette embedding posizionali, che consentono a BERT di apprendere la struttura temporale del testo.

L’output del modello è una rappresentazione densa e continua del testo in input, che può essere utilizzata per diverse attività di NLP. Questo tipo di rappresentazione è spesso chiamata embedding e può essere facilmente convertita in etichette o valori specifici per il compito che si vuole eseguire (ad esempio, classificazione delle recensioni, riconoscimento delle entità nominate, ecc.).

Apprendimento in BERT

Pre-training

Il processo di apprendimento di BERT è diviso in due fasi: pre-training e fine-tuning. Il pre-training consiste nell’addestrare il modello su un grande corpus di testo, come l’intera Wikipedia inglese e il Brown Corpus, per imparare una rappresentazione generica del linguaggio. Durante questa fase, il modello viene esposto a una vasta gamma di testi e situazioni linguistiche, apprendendo così le caratteristiche fondamentali del linguaggio, come la sintassi, la semantica e le relazioni tra parole.

Il pre-training viene effettuato utilizzando un approccio chiamato masked language modeling, in cui alcune parole dell’input vengono nascoste e il modello deve cercare di prevedere quale parola sta mancando basandosi sul contesto circostante. 

Inoltre, BERT viene addestrato per apprendere la rappresentazione di coppie di frasi, consentendo al modello di comprendere la relazione tra frasi diverse nel testo.

Fine-tuning

Una volta completato il pre-training, BERT può essere adattato per risolvere specifici compiti di NLP attraverso un processo chiamato fine-tuning. Il fine-tuning consiste nell’aggiustare i pesi del modello pre-allenato utilizzando un insieme di dati più piccolo e specifico per il compito che si vuole eseguire. Questo approccio permette a BERT di adattarsi rapidamente alle esigenze del compito, pur mantenendo le conoscenze linguistiche apprese durante il pre-training.

Il fine-tuning di BERT può essere eseguito su una vasta gamma di attività di NLP, tra cui sentiment analysis, named entity recognition, coinvolgimento testuale e coreference resolution. In molti casi, il fine-tuning richiede solamente l’aggiunta di un semplice strato di output, come un classificatore softmax, e la regolazione di alcuni iperparametri.

Applicazioni di BERT

BERT ha dimostrato di essere estremamente efficace in molteplici attività di NLP, ottenendo risultati all’avanguardia in diverse sfide e benchmark.

Sentiment analysis

La sentiment analysis è il processo di identificare e categorizzare le emozioni e le opinioni espresse in un testo. BERT può essere adattato per tale compito aggiungendo un semplice strato di output che predice la polarità del sentiment (positivo, negativo, neutro) di un testo.

Named Entity Recognition (NER)

Il NER si riferisce all’attività di identificare e classificare entità presenti nel testo, come persone, organizzazioni e località. BERT può essere utilizzato per ricavare informazioni su queste entità e per produrre una rappresentazione strutturata dell’input, basata sulla quale un algoritmo di classificazione (ad esempio, un classificatore softmax) può poi assegnare l’etichetta corretta alle entità identificate.

Coinvolgimento testuale e coreference resolution

Il coinvolgimento testuale e la coreference resolution sono attività di NLP che riguardano l’individuazione di relazioni e riferimenti tra diverse parti del testo. Utilizzando BERT, è possibile apprendere rappresentazioni densa del testo che permettono di indentificare queste relazioni e migliorare la comprensione della struttura e del significato del linguaggio.

Conclusione

BERT rappresenta una pietra miliare nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale, grazie alla sua architettura basata sul Transformer e al suo processo di apprendimento bidirezionale. Con un ampio pre-training su grandi corpus di testo e un fine-tuning per specifici compiti di NLP, BERT è in grado di catturare una comprensione del linguaggio senza precedenti e di fornire soluzioni efficaci a numerose sfide nell’ambito dell’NLP.

Le sue applicazioni vanno dalla sentiment analysis al named entity recognition, passando per il coinvolgimento testuale e la coreference resolution. BERT è quindi un’ottima base per la creazione di modelli di linguaggio sofisticati e personalizzati che possono aiutare a comprendere e analizzare il linguaggio umano in modo sempre più preciso ed efficiente.