BERT Language Model

Definisi BERT Language Model

Jacob Devlin dan timnya di Google AI Language mendefinisikan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sebagai model language processing yang dapat dipelajari dari kedua arah, baik dari kiri maupun kanan, untuk setiap kata dalam kalimat. Model ini mampu memahami konteks kata dalam kalimat dan mengekstrak makna yang lebih mendalam.

Jeremy Howard, pendiri fast.ai, mendefinisikan BERT sebagai “pelopor baru dalam pemahaman bahasa alami (Natural Language Understanding – NLU)”. Menurutnya, BERT telah menciptakan lompatan signifikan dalam kualitas dan akurasi pemrosesan bahasa alami.

Pengertian BERT Language Model

BERT Language Model adalah sebuah model language processing yang dikembangkan oleh Google AI Language. Model ini dirancang untuk memahami konteks kata dalam suatu kalimat dari kedua arah.

Dalam hal ini, BERT mempunyai kemampuan untuk mempelajari hubungan antara kata-kata dalam suatu kalimat dan mengekstrak makna yang lebih mendalam.

BERT dibangun di atas arsitektur Transformer, yang menggunakan mekanisme self-attention untuk menggabungkan informasi dari semua kata dalam suatu kalimat, bukan hanya dari kata sebelum atau sesudahnya. Hal ini memungkinkan BERT untuk memiliki pemahaman kontekstual yang lebih baik.

Fungsi BERT Language Model

BERT mempunyai fungsi yang penting dalam bidang pemrosesan bahasa alami, terutama dalam tugas-tugas seperti:

1. Pemahaman Teks: BERT mampu memahami konteks dan makna dari suatu teks. Kemampuan ini sangat berguna dalam aplikasi seperti mesin penerjemah, sistem rekomendasi konten, dan lainnya.
2. Analisis Sentimen: BERT digunakan untuk mengidentifikasi sentimen atau emosi yang terkandung dalam suatu teks. Misalnya, apakah sebuah review produk bersifat positif, negatif, atau netral.
3. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition – NER): BERT digunakan dalam proses identifikasi dan klasifikasi entitas-entitas bernama dalam teks, seperti nama orang, organisasi, lokasi, dan sebagainya.

Cara Kerja BERT Language Model

BERT Language Model bekerja dengan mempelajari hubungan antara kata-kata dalam suatu kalimat dari kedua arah. Dalam proses ini, BERT menggunakan teknik yang disebut “masked language model”, di mana sebagian kata dalam suatu kalimat disembunyikan dan model ditugaskan untuk memprediksi kata-kata tersebut berdasarkan konteksnya.

BERT juga menggunakan mekanisme self-attention dalam arsitektur Transformer-nya. Mekanisme ini memungkinkan model untuk menggabungkan informasi dari semua kata dalam suatu kalimat, bukan hanya dari kata sebelum atau sesudahnya. Ini memungkinkan BERT untuk memiliki pemahaman kontekstual yang lebih baik.

Sejarah dan Perkembangan BERT Language Model

BERT Language Model pertama kali diumumkan oleh Google AI Language pada Oktober 2018. Pengumuman ini menggebrak dunia ilmu komputer dan kecerdasan buatan, karena BERT merupakan model bahasa alami pertama yang dapat dipelajari dari kedua arah, memberikan pemahaman kontekstual yang belum pernah ada sebelumnya.

Sejak pengumuman tersebut, BERT telah mengalami berbagai peningkatan dan adaptasi. Salah satunya adalah pengembangan model BERT multibahasa, yang mampu memahami dan memproses lebih dari 100 bahasa. Pengembangan ini membuka pintu bagi aplikasi global dan multibahasa, semakin memperluas pengaruh BERT dalam dunia teknologi.

Di tahun 2020, Google mengumumkan penggunaan BERT dalam mesin pencarian mereka. Hal ini berarti bahwa BERT digunakan untuk membantu memahami dan menangani permintaan pencarian yang rumit, memberikan hasil pencarian yang lebih akurat dan relevan.

Kini, BERT telah menjadi standar emas dalam pemrosesan bahasa alami, dan akan terus berinovasi dan berkembang seiring dengan perkembangan teknologi.