Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल है जिसे Google द्वारा विकसित किया गया है। यह भाषा समझ, मानोवैज्ञानिक नेरो-नेटवर्किंग, और मूल्यांकन प्रणाली को सुधारने के लिए बनाया गया है। BERT ने भाषा प्रशासन और अनुवाद के क्षेत्र में बहुतायती प्रगति की है।
BERT मॉडल का मुख्य उद्देश्य भाषा के परिभाषाओं को समझने के लिए एक प्रभावी तरीके से शब्दों के साथ-साथ पूर्वाभासों को भी समझना है। यह दोबारा पूर्वाभासी नेटवर्किंग द्वारा संवेदनशील शब्दावली विश्लेषण करता है, जिससे शब्दों के बीच संबंधों को समझने में मदद मिलती है।
BERT के फायदे
- भाषा के समझ में सुधार: BERT ने भाषा समझ के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इसकी मदद से, खोज इंजनों, अनुवाद प्रणालियों, सामान्य सवाल-जवाब प्लेटफॉर्मों और अन्य ऐप्लिकेशनों को उच्च-स्तरीय भाषा समझ की सुविधा प्रदान की जा सकती है।
- पूर्वाभासी शब्दावली के समझ में सुधार: BERT द्वारा प्रदान की जाने वाली पूर्वाभासी शब्दावली की सुविधा वजन बढ़ाती है। इससे अनुवाद प्रणालियों, प्रशासनिक सुविधाओं, सामान्य सवाल-जवाब प्लेटफॉर्मों और अन्य ऐप्लिकेशनों में बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलती है।
- प्रभावी अनुवाद: BERT के उपयोग से, मानव-जैसी अनुवाद प्रणालियों में सुधार हो सकता है। यह उच्च-स्तरीय मशीन अनुवाद प्रदान करके विभिन्न भाषाओं के बीच संवाद को सुगम और सुविधाजनक बनाता है।
इस प्रकार, Google BERT एक महत्वपूर्ण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है जो भाषा समझ, पूर्वाभासी शब्दावली के समझ, और अनुवाद में सुधार करने के लिए उपयोग होता है।
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