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== Définition ==
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Acronyme anglais de ''Bidirectional Encoder Representations from Transformers'' (Représentations d'encodeur bidirectionnel à partir de ''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]'', BERT est un type de stratégie d'apprentissage profond du traitement du langage naturel dans lequel les réseaux de neurones profonds utilisent des modèles bidirectionnels avec une représentation du langage non supervisée.
Acronyme anglais de ''Bidirectional Encoder Representations from Transformers'' (Représentations d'encodeur bidirectionnel à partir de ''[[Réseau autoattentif|réseaux autoattentifs]]'', BERT fut le premier [[grand modèle de langues]], créé par une équip de Google en 2018.
 
BERT utilise une stratégie d'apprentissage profond du [[traitement automatique du langage naturel]] (TALN) dans lequel les réseaux de neurones profonds utilisent des modèles bidirectionnels avec une représentation du langage non supervisée.


== Français ==
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'''Bidirectional Encoder Representations from Transformers'''
'''Bidirectional Encoder Representations from Transformers'''


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[https://en.wikipedia.org/wiki/BERT_(language_model)  Source : Wikipedia (BERT - Language model) ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/BERT_(language_model)  Source : Wikipedia (BERT - Language model) ]

Version du 24 mai 2023 à 17:56

Définition

Acronyme anglais de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (Représentations d'encodeur bidirectionnel à partir de réseaux autoattentifs, BERT fut le premier grand modèle de langues, créé par une équip de Google en 2018.

BERT utilise une stratégie d'apprentissage profond du traitement automatique du langage naturel (TALN) dans lequel les réseaux de neurones profonds utilisent des modèles bidirectionnels avec une représentation du langage non supervisée.

Français

BERT

Anglais

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers

Source : Wikipedia (BERT - Language model)

Source: Definir Tech