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BERT

BERT ste­ht für “Bidi­rec­tion­al Encoder Rep­re­sen­ta­tions from Trans­form­ers” und ist ein Mod­ell für maschinelles Ler­nen im Bere­ich der natür­lichen Sprachver­ar­beitung. Es han­delt sich um einen vor­trainierten Sprach­mod­ell, der auf großen Men­gen an Text­dat­en trainiert wurde und in der Lage ist, kon­textab­hängige Wortrepräsen­ta­tio­nen zu erzeu­gen. BERT ermöglicht es, kom­plexe Sprachauf­gaben wie Tex­tk­las­si­fika­tion, Named Enti­ty Recog­ni­tion oder Frage-Antwort-Sys­teme effizient und präzise zu lösen.

  • Die Magie der Textklassifikation: Ein Blick auf Transformer-Modelle

    Haben Sie sich jemals gefragt, wie Ihr E‑Mail-Postein­gang Spam-Nachricht­en her­aus­fil­tert oder wie Ihre Lieblingsnachricht­en-App Ihnen Artikel emp­fiehlt, die Sie inter­essieren kön­nten? Die Antwort liegt in ein­er Tech­nolo­gie namens Tex­tk­las­si­fika­tion. In diesem Artikel wer­den wir diese faszinierende Tech­nolo­gie und ihre neuesten Entwick­lun­gen erkun­den. Textklassifikation leicht gemacht Tex­tk­las­si­fika­tion ist, ein­fach aus­ge­drückt, der Prozess, bei dem ein Com­put­er­pro­gramm…

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