<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Качков Д. И.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Моделирование языка и двунаправленные представления кодировщиков: обзор ключевых технологий</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>информатика</keyword>
    <keyword>информационные технологии</keyword>
    <keyword>языковые модели</keyword>
    <keyword>обработка естественного языка</keyword>
    <keyword>механизм внимания</keyword>
    <keyword>архитектура Transformer</keyword>
    <keyword>модель BERT</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2020</year>
    <pub-dates>
     <date>2020-11-02</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.37661/1816-0301-2020-17-4-61-72</doi>
   <journal>Информатика</journal>
   <abstract>Представлен очерк развития технологий обработки естественного языка, которые легли в основу BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) − языковой модели от компании Google, демонстрирующей высокие результаты на целом классе задач, связанных с пониманием естественного языка. Две ключевые идеи, реализованные в BERT, – это перенос знаний и механизм внимания. Модель предобучена решению нескольких задач на обширном корпусе неразмеченных данных и может применять обнаруженные языковые закономерности для эффективного дообучения под конкретную проблему обработки текста. Использованная  архитектура Transformer основана на внимании, т. е. предполагает оценку взаимосвязей между токенами входных данных. В статье отмечены сильные и слабые стороны BERT и направления дальнейшего усовершенствования модели. </abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/18326</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/18279</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
