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BERT (言語モデル) - Wikipedia
Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）は、自然言語処理の事前学習用の Transformer ベースの機械学習手法である[1]。BERT は、Google の Jacob Devlin と彼の同僚によって2018年に作成され公開された[2][3]。2019年現在、Google は BERT を活用して、ユーザー検索の理解を深めている[4]。 背景[編集] 方向制約[編集] BERT 以前の多くの言語モデルは事前学習に単方向性（英: unidirectional）のタスクを採用しており[5]、学習された表現も単方向の文脈しか考慮しないものであった。この制約は文脈レベルの表現が必要なタスクの性能へ大きなペナルティを与えうる。 手法[編集] これらの背景に基づき、BERT は MLM事前タスクと双方向 Trans
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