در دنیای امروز که پردازش زبان طبیعی (NLP) روز به روز پیچیده تر میشود، الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین نقش مهمی در بهبود درک متن و تعاملات انسانی با سیستم ها ایفا میکنند. یکی از پیشرفته ترین این مدل ها، BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) است.

این الگوریتم، که توسط گوگل در سال ۲۰۱۸ معرفی شد، توانسته است تحولی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کند. BERT برخلاف مدل های پیشین که تنها به صورت خطی متن را پردازش میکردند، به صورت دو طرفه به تحلیل متن پرداخته و درک زمینه ای بسیار دقیق تری از کلمات و جملات به ارمغان آورده است.

در این مقاله، به بررسی عملکرد BERT، کاربردهای آن، و چگونگی تاثیر آن بر جستجوها و سئو خواهیم پرداخت. همچنین، تفاوت های BERT با سایر الگوریتم های گوگل مشابه مانند GPT و RoBERTa را مورد بررسی قرار خواهیم داد تا به طور جامع تر با این تکنولوژی پیشرفته آشنا شویم. در انتهای مقاله، در قسمت نتیجه گیری یک نکته طلایی براتون آوردیم که با این الگورریتم و ساز و کار آن بیشتر آشنا شوید.

BERT در چه زمینه هایی کاربرد دارد

BERT در انجام وظایف مختلف زبان شناسی نقش دارد. در اینجا به چند مورد اشاره میکنیم:

1. تحلیل احساست: BERT میتواند احساسات در نظرات کاربران را تحلیل کرده و تشخیص دهد که آیا یک نظر مثبت است یا منفی، مثلا در نقدهای فیلم.
2. کمک به چت بات ها برای پاسخ به سوالات کاربران: BERT به چت بات ها کمک میکند تا سوالات کاربران را بهتر درک کرده و پاسخ های دقیق تری ارائه دهند.
3. پیش بینی کلمات در زمان نوشتن ایمیل: BERT میتواند هنگام نوشتن ایمیل، کلمات بعدی را پیش بینی کرده و به نوشتن سریع تر و روان تر کمک کند.
4. خلاصه سازی قرارداد های حقوقی طولانی: BERT قادر است اطلاعات مهم و کلیدی از متن های طولانی مانند قرار دادهای حقوقی را استخراج کرده و خلاصه کند.
5. فهمیدن تفاوت های بین کلمات با معانی مختلف بر اساس زمینه استفاده: BERT میتواند کلماتی که چندین معنی دارند را بر اساس متن اطراف آن ها تفکیک کند، مثلا “شیر” را در زمینه نوشیدنی یا حیوان شناسایی کند.

چرا BERT مهم است

BERT کلمات را به اعداد تبدیل میکند. این یعنی متن هایی که ما میخوانیم، برای کامپیوتر به شکل اعداد در می آیند. چرا این کار مهم است؟ چون مدل های یادگیری ماشین فقط میتوانند اعداد را پردازش کنند، نه کلمات.

وقتی که کلمات به اعداد تبدیل میشوند، کامپیوتر میتواند داده های متنی را بهتر درک کند و از آن ها برای پیش بینی ها و تحلیل ها استفاده کند. به این ترتیب، BERT به کامپیوترها کمک میکند که معنای کلمات را بهتر بفهمند و نتایج دقیق تری بدهند.

کاربرد BERT در گوگل

BERT در گوگل به این کمک میکند که گوگل بهتر بفهمد کاربر دقیقا چه چیزی را جستجو میکند. این الگوریتم متن ها را طوری پردازش میکند که گوگل بتواند هدف اصلی جستجوگر را درست تشخیص دهد و نتایج دقیق تری بدهد.

مثلا: اگر کاربر عبارت «بهترین رستوران ها در تهران» را جستجو کند، BERT به گوگل کمک میکند تا دقیقا رستوران های مناسب را بر اساس نیاز کاربر نشان دهد.

BERT و تاثیر آن بر سئو

با به روزرسانی های جدید گوگل و الگوریتم BERT، به سئوکاران توصیه میشود که به جای تمرکز بر کلمات کلیدی تکی، بیشتر به نیت جستجو و درک هدف واقعی کاربران توجه کنند. با این تغییر، محتواهای کاربردی و مرتبط که به نیازهای واقعی کاربران پاسخ میدهند، بیشتر مورد توجه گوگل قرار میگیرند.

1) درک بهتر جملات پیچیده

پیش از BERT، الگوریتم های جستجو برای پردازش جملات پیچیده مشکل داشتند. به طور مثال، اگر کاربر جستجو کند: چگونه میتوانم یک کیک شکلاتی درست کنم؟» قبل از BERT، گوگل ممکن بود این عبارت را اشتباه درک کند. اما با BERT، گوگل توانسته است که دقیقا متوجه شود که منظور کاربر، دستور پخت کیک شکلاتی است، نه چیزی دیگر.

مثال: اگر کاربر سوالی مشابه “چه مواد غذایی برای سلامت قلب مناسب هستند؟” جستجو کند، BERT میتواند معنای دقیق تری از این سوال بدهد و دقیقا نتایج مربوط به سلامتی قلب ارائه دهد.

2) تمرکز بر جستجو های معنایی

BERT این امکان را به گوگل داده که جستجوهای معنایی را بهتر درک کند. به جای آنکه فقط به کلمات کلیدی توجه کند، اکنون گوگل به طور کامل تری جملات را از نظر معنی و ارتباطات بین کلمات تحلیل میکند.

مثال: فرض کنید کاربر عبارت “تفاوت بین کراک و تافه چیست؟” را جستجو میکند. و کاربر فراموش کرده واژه ر را برای شیرینی کراکر تایپ کند، یعنی به جای کراکر ننوشته کراک، با BERT، گوگل به طور دقیق تر معنی سوال را درک کرده و نتایج مرتبط تری از جمله مقایسه این دو نوع شیرینی ها را نمایش میدهد.

3) کلمات کلیدی طولانی و محتوای طبیعی

BERT توجه بیشتری به کلمات کلیدی طولانی (Long-tail keywords) و عباراتی دارد که به طور طبیعی در زبان محاوره ای استفاده میشوند. به این معنی که از این به بعد باید بیشتر به جستجوهایی که شبیه به مکالمات طبیعی هستند توجه کنید، نه فقط کلمات کلیدی کوتاه و دقیق.

مثال: به جای جستجوی “بهترین رستوران ها تهران”، حالا کاربران میتوانند عباراتی مثل “کجا میتوانم بهترین پیتزاها را در تهران پیدا کنم؟” جستجو کنند و گوگل به راحتی میتواند این نوع جستجوها را تحلیل کند و نتایج دقیق تری بدهد.

4) جستجو های محاوره ای

با کمک BERT، جستجو های محاوره ای به طور دقیق تری پردازش میشوند. گوگل اکنون قادر است تا جملات طبیعی را به درستی درک کند، حتی اگر کاربر سوالاتی را به صورت محاوره ای و غیررسمی بپرسد. این الگوریتم فقط کلمات را نمیبیند، بلکه به روابط و معنی کلمات در متن هم توجه میکند. حتی تفاوت کلمات ساده مثل “به” و “از” هم توسط BERT بررسی میشود تا نتایج دقیق تری به دست بیاید.

مثال: به جای جستجوی ساده “جستجو برای خرید لپ تاپ”، کاربر ممکن است بگوید “بهترین لپ تاپ برای برنامه نویسی چی میتونه باشه؟” و گوگل با BERT میتواند پاسخ دقیقی بدهد.

چگونه از BERT در سئو بهره برداری کنیم؟

• نوشتن محتوای طبیعی: به جای پر کردن محتوای سایت با کلمات کلیدی، بهتر است محتوا را به طور طبیعی و با توجه به نیازهای واقعی کاربران بنویسید.
• هدف قرار دادن جستجو های پیچیده و سوالی: به جای تمرکز صرف بر روی کلمات کلیدی کوتاه، به ساختار جملات پیچیده و سوالاتی که کاربران ممکن است بپرسند، توجه کنید.
• استفاده از کلمات کلیدی مرتبط و معنایی: به جای تکیه تنها بر کلمات کلیدی خاص، از کلمات مرتبط و معنایی استفاده کنید تا محتوای شما برای جستجوهای مختلف قابل جستجو باشد.
• تمرکز بر جستجوهای طبیعی و محاوره ای: جملات و سوالات طبیعی را هدف قرار دهید. به طور مثال، با توجه به اینکه کاربران بیشتر به صورت طبیعی جستجو میکنند، محتوای خود را برای این نوع جستجوها بهینه کنید.

استفاده از BERT برای تقسیم بندی موضوعات و نظرات

با استفاده از BERT میتوان موضوعات مختلف را شناسایی و دسته بندی کرد. یکی از روش های معروف این کار BERTopic است. این روش به کمک BERT و تکنیکی به نام TF-IDF، داده ها را به گروه های مشابه تقسیم میکند. مثلا وقتی نظرات کاربران یک سایت تحلیل میشود، BERTopic میتواند این نظرات را به دسته هایی مثل «نقد مثبت»، «نقد منفی» یا «پیشنهادات» تقسیم کند تا فهمیدن هر کدام راحت تر شود.

BERT: مدل بدون نظارت

BERT از یک مدل پیش آموزش دوطرفه و بدون نظارت استفاده میکند. به این معنی که به جای نیاز به برچسب های خاص یا داده های آموزشی نشانه گذاری شده، BERT از یک کورپوس بزرگ از متون برای یادگیری استفاده میکند. این تکنیک باعث میشود که BERT بتواند مفاهیم و روابط پیچیده را بدون نظارت مستقیم یاد بگیرد. به عنوان مثال، با استفاده از متونی که به طور طبیعی در اینترنت موجود هستند، BERT میتواند نحوه استفاده صحیح از کلمات را بیاموزد و در نتایج جستجو دقیق تر عمل کند.

مقایسه BERT با دیگر الگوریتم ها

الگوریتم های زیادی و روش ای زیادی برای تشخیص زبان انسان ها بوجود آمده، به بررسی آن ها و مقایسه آن ها میپردازیم:

مقایسه با الگوریتم مرغ مگس خوار

مقایسه با الگوریتم رنک برین

BERT در مقابل GPT

GPT مخفف Generative Pre-trained Transformer است و یکی از مدل های هوش مصنوعی تولید متن محسوب میشود. این مدل میتواند مثل انسان بنویسد، خلاصه کند، ترجمه کند و حتی پاسخ سوال ها را بدهد. در واقع GPT برخلاف BERT، متن جدید تولید میکند، نه اینکه فقط آن را تحلیل کند.

BERT و GPT (Generative Pre-trained Transformer) به عنوان دو الگوریتم پیش آموزش دیده شناخته میشوند که در پردازش زبان طبیعی (NLP) موفقیت آمیز بوده اند. در این جدول به طور خلاصه تفاوت های این دو الگوریتم آورده شده است:

ترنسفورمر یک مدل هوش مصنوعی است که برای پردازش زبان طبیعی طراحی شده و به کامپیوترها کمک میکند تا کلمات را در متن ها به طور موثری درک کنند. این مدل میتواند کلمات را در ارتباط با سایر کلمات در جمله بررسی کند، به طوری که ترتیب کلمات مهم نباشد و به این ترتیب معنای دقیق تری از متن استخراج کند.

BERT از انکودر مشابه با انکودر اصلی مدل ترنسفورمر استفاده میکند که آن را به یک مدل مبتنی بر ترنسفورمر تبدیل میکند.

BERT در مقابل word2vec

Word2Vec یک مدل هوش مصنوعی است که کلمات را به صورت اعداد تبدیل میکند تا کامپیوترها معنای کلمات را بهتر درک کنند. این مدل به کمک هم نشینی کلمات با یکدیگر، روابط معنایی بین کلمات را شبیه سازی میکند. به عبارت ساده تر، Word2Vec کلمات مشابه را در فضای عددی نزدیک به هم قرار میدهد.

BERT در مقابل RoBERTa

RoBERTa نسخه بهبود یافته ای از BERT است. این مدل با استفاده از داده های بیشتر و تکنیک های پیشرفته تر آموزش داده شده تا عملکرد بهتری در پردازش زبان طبیعی داشته باشد. به عبارت ساده تر، RoBERTa تلاش میکند BERT را قوی تر و سریع تر کند.

در مقایسه با RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) که بعد از BERT معرفی شد، BERT مدل پیشرفته تری است و میتواند بهبود یابد. RoBERTa از الگوی ماسک سازی دینامیک به جای ماسک سازی ثابت استفاده میکند و هدف پیش بینی جمله بعدی را با جملات کامل بدون NSP جایگزین میکند.

BERT و H2O-ai

مدل های پیش آموزش داده شده BERT در پردازش زبان طبیعی نتایج بی نظیری را ارائه میدهند. برخلاف مدل های یک جهته که متن را به صورت دنباله ای پردازش میکنند، BERT به کمک کلمات اطراف متن، زمینه آن را درک میکند. مدل های BERT به طور پیش آموزش داده شده بر روی حجم های زیادی از متن برای یادگیری روابط، مزیت های بیشتری نسبت به سایر تکنیک ها دارند.

استفاده از تسریع GPU در H2O Driverless AI، امکان استفاده از این تکنیک های پیشرفته را سریع تر و راحت تر از همیشه کرده است.

تاثیر BERT در جستجوهای محلی و غیرمحلی

BERT در جستجوهای محلی نیز تاثیر زیادی گذاشته است. گوگل حالا قادر است دقیق تر از قبل تفاوت ها را تشخیص دهد و در جستجوهای مشابه نتایج بهتر و مرتبط تری را نمایش دهد.

مثلا: وقتی که سرچ میشود “شهر روم” و “محمد رومی” نتایج مرتبط تر را نمایش میدهد.

نباید فراموش کنی که

• BERT توانسته است پردازش زبان طبیعی را با دقت بالا تر و فهم زمینه ای بهتر از همیشه امکان پذیر کند.
• برای مدل سازی موضوعات، از BERTopic میتوان استفاده کرد که به کمک BERT و TF-IDF خوشه های متراکم ایجاد میکند.
• الگوریتم BERT در گوگل برای درک نیت جستجوگر و بهبود نتایج جستجوها به کار میرود.
• BERT از یک مدل بدون نظارت و دوطرفه برای یادگیری استفاده میکند که در پردازش متن های پیچیده بسیار موثر است.

نکته طلایی

نتیجه گیری

در مجموع، BERT به عنوان یکی از پیشرفته ترین الگوریتم های پردازش زبان طبیعی، توانسته است تحولی بزرگ در دنیای یادگیری ماشین و جستجو های اینترنتی ایجاد کند. با قابلیت پردازش دوطرفه و درک بهتر زمینه های متنی، BERT نه تنها توانسته است بهبود هایی در دقت جستجوها در گوگل به وجود آورد، بلکه در مدل سازی موضوعات و تحلیل داده ها نیز بسیار کاربردی است.

این الگوریتم به کمک تکنیک های پیشرفته خود، قادر است مفاهیم پیچیده را درک کرده و نتایج دقیق تری به کاربران ارائه دهد. به همین دلیل، برای هر کسی که به پردازش زبان طبیعی و بهینه سازی محتوا علاقه مند است، یادگیری و درک BERT میتواند یک مزیت بزرگ محسوب شود.

درصورت داشتن سوال یا بودن ابهام در مقاله در کامنت ها برام بنویسید؛ خیلی سریع به سوالات شما پاسخ میدهیم “ارادتمند شما ویکی دمی”