Какие задачи в различных отраслях решает технология BERT?

Технология BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) используется для решения различных задач в областях обработки естественного языка (NLP). linkrobot.ai blog.skillfactory.ru Некоторые из них:

• Классификация текста. blog.skillfactory.ru Отнесение текста к одной или нескольким категориям. blog.skillfactory.ru Примеры: определение тематики текста, классификация писем как «спам» или «не спам», выявление признаков текста, таких как наличие оскорбительных высказываний. blog.skillfactory.ru
• Анализ тональности. blog.skillfactory.ru Определение эмоциональной окраски текста: положительная, отрицательная или нейтральная. blog.skillfactory.ru Примеры: анализ отзывов на товары или услуги, оценка мнений в социальных сетях, оценка тональности публикаций в СМИ. blog.skillfactory.ru
• Распознавание именованных сущностей (Named-Entity Recognition, NER). blog.skillfactory.ru Выделение ключевых сущностей в тексте, таких как: имена людей, компаний, организаций, даты, числа, адреса, географические объекты (города, страны). blog.skillfactory.ru
• Анализ пользовательских намерений. blog.skillfactory.ru Понимание того, что именно пользователь пытается выразить. blog.skillfactory.ru Пример: ожидания от продукта, пожелания или недовольства в отзывах. blog.skillfactory.ru

Некоторые примеры использования BERT в различных отраслях:

• Медицина. linkrobot.ai Анализ медицинских текстов и улучшение диагностики заболеваний. linkrobot.ai
• Поисковые системы. pr-cy.ru sysblok.ru Улучшение понимания длинных разговорных запросов, которые точнее отражают потребности пользователя. pr-cy.ru
• Компании. linkrobot.ai Улучшение чат-ботов и систем поддержки клиентов. linkrobot.ai
• Модерация текстов. sysblok.ru Например, для модерации отзывов и комментариев, поиска ответов на юридические вопросы, облегчения работы с документооборотом. sysblok.ru