ПІДХІД ДО ГЕНЕРАЦІЇ ТЕКСТУ НА ОСНОВІ МОВНОЇ МОДЕЛІ BERT

Анотація

Запропоновано застосування мовної моделі BERT для задач пошуку і генерації термів у термінологічних базах знань (ТБЗ) з використанням оптимізації для інтелектуальних чат-ботів. Описується архітектура моделі BERT, механізм уваги, алгоритми обробки тексту та основні етапи навчання моделі. Розглянуто використання BERT для семантичного пошуку термів, а також методи адаптації моделі для генерації тексту з урахуванням семантичної цінності кожного терму. Виконано порівняльний аналіз мовної моделі BERT з моделями серії GPT, який продемонстрував сильні та слабкі сторони BERT у контексті пошукових і генеративних задач. У статті також детально розглянуто метрики оцінки якості пошуку термів, такі як Precision, Recall, F1-score, Mean Reciprocal Rank (MRR), Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG) та інші, що дозволяють комплексно оцінювати ефективність пошуку та генерації термів. Розглянуто практичні аспекти інтеграції BERT у системи управління знаннями та надано рекомендації щодо донавчання моделі для вузькоспеціалізованих ТБЗ. До того ж, зосереджено увагу на етичні аспекти використання мовних моделей, зокрема ризики виникнення упередженості (bias) у пошуку та генерації термів, а також важливість забезпечення точності й об’єктивності згенерованих результатів. Обговорюється відповідальне використання BERT для уникнення помилкових або шкідливих висновків під час автоматичної обробки знань. Здійснено розробку програмного забезпечення для тестування мовної моделі BERT. Виконано тестування навчання мовної моделі на різних наборах даних. Результатом тестування доведено високу ефективність використання мовної моделі BERT з урахуванням оптимізації для задачі генерації тексту. Зазначено можливі покращення BERT для роботи з ТБЗ, зокрема методи донавчання моделі на специфічних доменних даних, використання мультимовної версії BERT для обробки багатомовних баз знань, а також техніки оптимізації моделі для підвищення продуктивності в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Запропоновано підходи до тестування та оцінки ефективності пошуку, зокрема використання автоматичних метрик. У заключній частині статті окреслено подальші напрямки досліджень, зокрема інтеграцію BERT з нейронними пошуковими системами, автоматичну генерацію нових термів та розширення функціоналу систем управління знаннями на основі глибокого навчання.