NLP

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это один из краеугольных камней обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Этот процесс представляет собой автоматическое обнаружение и классификацию ключевых элементов в неструктурированном тексте по заранее определенным категориям, таким как имена людей, названия организаций, географические объекты, даты, денежные суммы и наименования продуктов.

За последние годы модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) произвели революцию в области искусственного интеллекта. От помощников по написанию кода до диалоговых систем — модели на базе GPT лежат в основе самых передовых генеративных приложений сегодняшнего дня. Но как устроена эта технология на самом деле? В то время как модели вроде BERT используют часть Encoder (кодировщик) архитектуры Transformer для двунаправленного понимания текста, GPT представляет собой архитектуру Decoder-only (только декодировщик), спроектированную для авторегрессионного прогнозирования следующего токена. В этой статье мы разберем принцип работы GPT Transformer, детально изучим механизм каузального самовнимания (causal self-attention) и реализуем его в коде.

В течение многих лет рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) были бесспорными лидерами в обработке последовательных данных. Они лежали в основе современных систем перевода, голосовых помощников и моделей генерации текста. Однако в 2017 году революционная статья «Attention Is All You Need» (Vaswani et al.) представила архитектуру Transformer. В течение нескольких лет RNN и LSTM были практически полностью вытеснены из основных моделей искусственного интеллекта.

В 2018 году исследователи из Google опубликовали революционную статью под названием «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding» (Devlin et al.). Это исследование фундаментально изменило область обработки естественного языка (NLP). До BERT модели обрабатывали текст последовательно: слева направо или справа налево. BERT представил метод обучения языковых представлений, которые анализируют контекст с обоих направлений одновременно.

В 2017 году ландшафт искусственного интеллекта изменился навсегда после публикации фундаментальной работы «Attention Is All You Need» команды исследователей под руководством Vaswani. В работе была представлена архитектура Transformer — революционная архитектура нейронных сетей, которая полностью отказалась от рекуррентности (RNN, LSTM), сделав выбор в пользу параллельной обработки последовательностей данных с использованием Механизма Self-Attention (самовнимания).

В области обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта технологии машинного перевода, автоматического реферирования текстов и ведения диалога претерпели настоящую революцию. В основе этой трансформации лежит архитектура Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) и новаторский механизм внимания (Attention Mechanism). До появления современных трансформеров эти два нововведения решили одну из сложнейших задач глубокого обучения: сопоставление входных последовательностей с выходными при несовпадении их длины.

В эпоху глобализированных цифровых коммуникаций анализ тональности (задача определения эмоционального тона текста) стал иметь решающее значение для бизнеса, правительств и исследователей. В то время как анализ тональности для таких языков, как английский, развит очень хорошо, его применение к арабскому языку сопряжено с уникальным набором лингвистических и технических проблем. Арабский язык с более чем 400 миллионами носителей является одним из самых распространенных языков в мире. Однако его богатая морфологическая структура, диглоссия (сосуществование стандартных и разговорных форм) и сложная система письма требуют специализированных стратегий предобработки и моделирования.