BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Google ในปี 2018 สำหรับงานที่เกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP). คุณลักษณะเด่นของ BERT คือการใช้งาน Transformers ในการสร้างเวคเตอร์ของคำที่มาจากความหมายในทั้งบริบทก่อนหน้าและบริบทหลัง ซึ่งแตกต่างจากโมเดลก่อนหน้าที่มองบริบทเพียงทิศทางเดียวเท่านั้น คุณสมบัติหลักของ BERT: การประยุกต์ใช้งาน: ประเด็นสำคัญของ BERT คือมันสามารถประยุกต์ใช้ได้กับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติหลาย ๆ งาน โดยไม่ต้องทำการปรับแต่งโครงสร้างของโมเดลอย่างมาก ตั้งแต่ Google ได้เปิดเผย BERT, มีการพัฒนาและประยุกต์ใช้โมเดลอื่น ๆ ที่มาจากความคิดของ BERT มากมาย แต่ BERT ยังคงเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีความสำคัญในวงการ NLP ในปัจจุบัน. BERT Google สำหรับการทำ SEO การทำ SEO (Search Engine Optimization) นั้นเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งเว็บไซต์และเนื้อหาเพื่อให้เกิดการจัดอันดับที่ดีในเครื่องมือค้นหาอย่าง Google ในปัจจุบัน, BERT ของ […]