{"id":273,"count":4,"description":"<strong>BERT<\/strong> (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model j\u0119zykowy stworzony przez Google, kt\u00f3ry pozwala na kontekstualne rozumienie s\u0142\u00f3w w zdaniu, bior\u0105c pod uwag\u0119 zar\u00f3wno poprzednie, jak i nast\u0119pne s\u0142owa. Model BERT zosta\u0142 przeszkolony na du\u017cych zbiorach tekst\u00f3w, takich jak <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/temat\/wikipedia\/\">Wikipedia<\/a>, co umo\u017cliwia mu rozumienie skomplikowanych struktur j\u0119zykowych i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy s\u0142owami. BERT jest cz\u0119sto u\u017cywany w zadaniach <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/temat\/przetwarzanie-jezyka-naturalnego\/\">przetwarzania j\u0119zyka naturalnego<\/a> (NLP) takich jak analiza sentymentu, t\u0142umaczenie maszynowe, czy odpowiadanie na pytania.","link":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/temat\/bert\/","name":"BERT","slug":"bert","taxonomy":"post_tag","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags\/273","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags"}],"about":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/taxonomies\/post_tag"}],"wp:post_type":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts?tags=273"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}