bert (bidirectional encoder representations from transformers)

DOCX 20 стр. 1,6 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 1,6 МБ

Тип файла DOCX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

kurs ishi mavzu: bert (bidirectional encoder representations from transformers) mundarija 1. kirish 1 i bob. bert modelining yaratilish sabablari………….5 1.1 bertning asosiy xususiyatlari………….6 1.2 bertning diqqatni jalb qilish mexanizmi………….6 1.3 bert "o'ziga e'tibor berish mexanizmi" dan foydalanadi………….7 1.4 bert afzalliklari va cheklovlari………….10 2 ii bob. polifunksional so‘zlarning lingvistik tusi va korpus asosidagi tahlili 2.1 polifunksionallik hodisasi va uning nazariy asoslari ………….11 2.2 bert "o'ziga e'tibor berish mexanizmi" dan foydalanadi. …..12 3 iii bob. bert modeliga asoslangan amaliy dastur va uning natijaviy tahlili 3.1 amaliy dastur yaratilish bosqichlari ………….13 3.2 json formatida ma’lumotlar bazasini tayyorlash ………….14 3.3colab muhitida dastur ishlash printsipi va tajriba natijalari …….18 xulosa foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati kirish zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining sur’at bilan taraqqiy etishi inson va mashina o‘rtasidagi tabiiy muloqotni chuqur anglash va avtomatlashtirish zaruratini yuzaga keltirdi. bu ehtiyoj, o‘z navbatida, sun’iy intellektning muhim yo‘nalishlaridan biri — tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing — nlp) sohasini jadal …

2 / 20

antik aniqlik va sintaktik uyg‘unlikni ta’minlashda yuqori natijalar beradi. hozirgi vaqtda bert algoritmi turli til va mintaqalarga moslashtirilgan holatda keng qo‘llanilmoqda: matn tasnifi, savol-javob tizimlari, nomalum so‘zlarni aniqlash, tarjima, sentiment tahlili kabi ko‘plab masalalarni hal etishda samarali yechim sifatida e’tirof etilmoqda. biroq o‘zbek tilining lingvistik tuzilmasi, ya’ni uning agglutinativ xususiyati, morfologik boyligi va sintaktik moslashuvchanligi bert kabi modellar uchun alohida ilmiy va amaliy yondashuvni talab qiladi. shuning uchun ushbu kurs ishida aynan o‘zbek tilida bert algoritmini qo‘llash imkoniyatlari, mavjud resurslar, cheklovlar va istiqbollar atroflicha tahlil qilinadi. ishning maqsadi: bert algoritmining nazariy asoslarini, arxitekturaviy tuzilishini va amaliy qo‘llanilishini o‘rganish, shuningdek, uning o‘zbek tilida tatbiq etish imkoniyatlari va istiqbollarini aniqlash. ishning vazifalari: transformer arxitekturasi va bert modeli haqida mukammal ilmiy tushuncha shakllantirish; bert’ning asosiy komponentlari (masked language model va next sentence prediction) ni tahlil qilish; nlpda bert modeli asosida bajariladigan amaliy vazifalarni o‘rganish; o‘zbek tilida ishlovchi bert variantlari (uzbert, xlm-r va boshqalar) …

3 / 20

bu boradagi ilmiy izlanishlar ayniqsa chuqur o‘rganish (deep learning) texnologiyalariga asoslangan model va algoritmlar vositasida olib borilmoqda. nlpning dastlabki bosqichlarida qo‘llanilgan statistik va an’anaviy algoritmlar (masalan, n-gram modellar, bag of words, tf-idf) til birliklarini chuqur anglashda chegaralangan imkoniyatlarga ega edi. ayniqsa, kontekstni tushunmaslik, matnning semantik mazmunini anglay olmaslik bu modellarning asosiy kamchiliklaridan edi. 2017-yilda vaswani va hamkorlari tomonidan taklif etilgan transformer arxitekturasi esa nlpga bo‘lgan yondashuvni tubdan o‘zgartirdi. ushbu arxitektura asosida ishlab chiqilgan bert (bidirectional encoder representations from transformers) modeli esa 2018-yilda google tadqiqotchilari tomonidan taqdim etilib, nlpda inqilobiy natijalarga erishdi. bert nafaqat chuqur o‘rganish asosida ishlaydi, balki u matndagi har bir so‘zni ikki yo‘nalishda — chapdan o‘ngga va o‘ngdan chapga qarab tushunishga qodir bo‘lgan bidirectional modeldir. bert modelining yaratilish sabablari bert’ning yaratilishiga asosiy turtki bo‘lgan omil — tilni yaxlit kontekstda tushunishga bo‘lgan ehtiyoj edi. oldingi modellarda, xususan, gpt (generative pretrained transformer) faqat chapdan o‘ngga qarab kontekstni hisobga olar edi, …

4 / 20

u matnni to‘liq kontekst asosida o‘rganadi. bu esa semantik anglash va sintaktik aniqlikni oshiradi. pre-training va fine-tuning: bert avval umumiy matnlar (wikipedia, bookscorpus) asosida pre-train qilinadi. keyinchalik u aniq bir vazifaga mos ravishda fine-tune qilinadi (masalan, matn tasnifi, savol-javob, nomalum so‘zni topish va h.k.). transformer encoder asosida ishlash: bert faqat encoder qismini ishlatadi. bu esa kiruvchi matnni tahlil qilishga ixtisoslashgan. bert modeli, shubhasiz, nlpning yangi bosqichini boshlab berdi. u turli til resurslarida test sinovlarida (glue, squad, mnli) rekord natijalarga erishdi. aynan shuning uchun bert algoritmi hozirgi kunda ko‘plab til texnologiyalarining asosi sifatida foydalanilmoqda. bertning diqqatni jalb qilish mexanizmi bertning transformatorli ikki tomonlama chuqur oʻrganishi elementlar (masalan, matndagi soʻzlar) oʻrtasidagi munosabatlarni qamrab oluvchi diqqat mexanizmiga tayanadi, bu unga maʼnoni izohlash va ketma-ketlikning qaysi qismlari kontekst va bashorat qilish uchun muhimligini aniqlash imkonini beradi. odamlar ahamiyatsiz tafsilotlarni e'tiborsiz qoldirishga yoki tezda unutishga moyil bo'lganidek, bert ham jumladagi har bir so'zning ahamiyatini ko'rsatadigan …

5 / 20

ahamiyatini tortish imkonini beradi. bu qanday amalga oshirilgan: ketma-ketlikdagi har bir so'z o'z-o'ziga e'tibor berishda u bilan bog'langan uchta vektorga ega: so'rov (q), kalit (k) va qiymat (v). bir so'z so'rovining nuqta mahsulotini va boshqa so'zning kalitini olib, natijani kalit vektor o'lchamining kvadrat ildiziga bo'lish orqali ikki so'z o'rtasidagi e'tibor ballini hisoblash mumkin. og'irlangan yig'indi o'z-o'ziga e'tibor mexanizmining natijasidir va ballar qiymatlarni tortish uchun ishlatiladi. bert ikki bosqichli treningdan foydalanadi: tayyorgarlikdan oldingi va nozik sozlash bert o'zining ajoyib ishlashiga erishish uchun ham tayyorgarlikdan oldin, ham nozik sozlashdan foydalanadi. oldindan tayyorgarlik bert katta, yorliqsiz maʼlumotlar toʻplamidan oʻrganadi, bu yerda u jumlalar ichida tasodifiy niqoblangan soʻzlarni bashorat qiladi va unga vazifa uchun maxsus kiritishsiz til naqshlari va kontekstlarni tushunishga yordam beradi. xususan, bert to‘rt kun davomida 64 tpu (tensorni qayta ishlash birliklari) yordamida tezlashtirilgan transformer arxitekturasidan foydalangan holda vikipediya (~2,5 milliard so‘z) va google bookscorpus (~ 800 million so‘z) ni o‘z ichiga …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "bert (bidirectional encoder representations from transformers)"

kurs ishi mavzu: bert (bidirectional encoder representations from transformers) mundarija 1. kirish 1 i bob. bert modelining yaratilish sabablari………….5 1.1 bertning asosiy xususiyatlari………….6 1.2 bertning diqqatni jalb qilish mexanizmi………….6 1.3 bert "o'ziga e'tibor berish mexanizmi" dan foydalanadi………….7 1.4 bert afzalliklari va cheklovlari………….10 2 ii bob. polifunksional so‘zlarning lingvistik tusi va korpus asosidagi tahlili 2.1 polifunksionallik hodisasi va uning nazariy asoslari ………….11 2.2 bert "o'ziga e'tibor berish mexanizmi" dan foydalanadi. …..12 3 iii bob. bert modeliga asoslangan amaliy dastur va uning natijaviy tahlili 3.1 amaliy dastur yaratilish bosqichlari ………….13 3.2 json formatida ma’lumotlar bazasini tayyorlash ………….14 3.3colab muhitida dastur ishlash printsipi va tajrib...

Этот файл содержит 20 стр. в формате DOCX (1,6 МБ). Чтобы скачать "bert (bidirectional encoder representations from transformers)", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: bert (bidirectional encoder rep… DOCX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram