يُعد (BERT) نموذجًا لغويًا متطورًا يعتمد على بُنية المحوّل (Transformer)، صُمم لفهم اللغة الطبيعية عبر الاستفادة من السياق في كلا الاتجاهين (من اليسار لليمين ومن اليمين لليسار) في النص. على عكس النماذج التقليدية أحادية الاتجاه، يقوم BERT بتمثيل الكلمات داخل جملة مع الأخذ في الاعتبار جميع الكلمات المحيطة بها، مما يمنحه قدرة أكبر على فهم المعنى الدقيق والارتباطات السياقية. يتم تدريب BERT باستخدام استراتيجيات مثل إخفاء الكلمات (Masked Language Modeling) و التنبؤ بالجملة التالية (Next Sentence Prediction)، مما يجعله قويًا في مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف النصوص، الإجابة على الأسئلة، واستخراج الكيانات. بفضل هذا النهج ثنائي الاتجاه، أحدث BERT نقلة نوعية في جودة النماذج اللغوية وأصبح أساسًا لتطوير العديد من النماذج الحديثة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق