NLP是语言中心AI程序中最重要的部分之一。例如，您可以轻松地帮助网站访问者聊天机器人和基于AI的语音助手或va.nlp是AI的子集，以便机器可以理解书面语言并以各种方式解释其背后的意图。其他任务是通过NLP添加的，例如情绪分析，文本分类，文本提取，文本摘要，语音识别，自动校正等。
但是，它正在探索NLP以完成更多任务。实际上，在NLP和NLU（自然语言理解）领域已经取得了许多进展，这些进展已应用于许多分析和现代BI平台。NLP通过分析和解释各种内容来执行复杂的任务。
除了在社交媒体上通过文本，图像，视频和用户配置文件生成的数据外，NLP还是AI程序的关键启动子。它正在加强人工智能程序在创新用途中的应用，例如语音识别，聊天机器人聊天机器人，Machine Translation和OCR（光学字符识别）.NLP的功能通常将非结构性内容转换为有用的见解，为趋势和客户中心产品解决方案或平台的下一个级别提供支持。
其中，NLP用于应用以下技术：
开源机器学习框架BERT（转换器的两条通道编码器表示）用于训练NLP的基线模型，以进一步简化NLP任务。该框架用于语言建模任务并进行了无键培训。对于基于神经网络的NLP模型特别有用。它使用左和右图层为下一步形成关系。
Bert基于Transformer，这是2017年开发和采用的开创性模型，该模型用于识别预测语言句子中的重要单词。推翻仅限于较小数据集的早期NLP框架。变形金刚可以建立更大的背景并处理与文本歧义有关的问题。在基于深度学习的NLP任务上，BERT框架在NLP任务上表现出色。Bert使NLP模型能够理解句子-XX市场估值的语义是xx％，阅读并帮助通过两条路（从右到左至左到右）预测下一个句子）
在诸如句子配对，单一句子分类，单个句子标记以及问答之类的任务中，BERT框架非常有用，并且具有令人印象深刻的精度。Bert涉及两个阶段应用程序 - 无人看待的预训练和罚款。它在MLM（Mask语言模型）和NSP（下一个句子预测）上进行预培训。尽管MLM任务是帮助该框架通过揭示屏蔽标签，但NSP任务帮助该框架学习使用左和右图的上下文。捕获两个句子之间的关系。根据框架所需的技术规格的术语，预训练的模型包括基础（12层，786个隐藏层，12个自我限制头，110 m参数）和大型（24层，1024个隐藏层，16个自我注意事项和340 M参数）。
Bert创建了一个单词中的多个嵌入式以查找上下文并与之相关联。Bert的输入嵌入式包括令牌，段落和位置组件。
据报道，自2018年以来，BERT框架已被广泛用于各种NLP模型和深层语言学习算法。由于Bert是开源的，也有几种使用的变体，通常比基本框架（例如Albert，Hubert，Hubert，Hubert，Xlnet，Visualbert，Roberta，Mt-Dnn等）。
当Google介绍和开源Bert框架时，它将以11种语言产生了高度准确的结果，简化了情感分析，多性性单词和句子分类等任务。在2019年，Google再次使用该框架来了解搜索和查询的意图。它的搜索引擎。此后，它被广泛用于诸如小队（斯坦福Q＆A数据集），胶水（生成语言理解）和NQ DataSet.in-深度情感分析之类的任务中。
到2019年底，该框架已在不同的AI程序的近70种语言中使用。Bert帮助解决了专注于自然语言的人类构建的NLP模型的各种复杂性。先前的NLP技术需要对大型培训- 规模无签名的数据存储库和BERT已受过培训。建立了通过-way工作来建立上下文并预测。此机制进一步提高了NLP模型的功能，该机制可以执行数据而无需安排和组织数据。此外，BERT框架在NLP任务中表现良好围绕序列 - 序列语言发展和自然语言理解（NLU）任务。
伯特（Bert模型（例如Word2Vec和Glove）。BERT的准确性超过了人类的2％，胶水得分为80％，Squasad 1.1的准确率接近93.2％。Bert可以根据用户规格来罚款，并适用于任何数量的内容。
通过引入预培训的语言模型，该框架成为NLP任务的宝贵补充。同时，事实证明，多种变体的可用性可以执行NLU和NLG任务的可靠来源。BERT框架无疑提供了一些令人兴奋的新开发机会，可以在不久的将来关注NLP。