BERT

更新日: 2024年3月15日

BERTとは？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleによって開発された先進的な自然言語処理モデルです。
このモデルは、2018年10月に発表され、言語の理解を大幅に改善しました。
BERTは特に文の意味や文脈を理解するのに優れており、多くの自然言語処理タスクで効果的です。

BERTの技術的特徴

従来の自然言語処理モデルと異なり、BERTはラベルが付与されていないデータセットを処理できる能力を持っています。
事前学習モデルとして、入力されたシーケンスから別のシーケンスを予測することによって実現されます。
これにより、BERTは文脈をより深く理解し、より精密な言語処理を可能にします。

BERTの応用

BERTの文脈や文章構造の理解能力の向上は、特に検索エンジンにおいて重要です。
Googleなどの検索エンジンは、BERTを利用して、ユーザーの検索意図をより正確に把握し、適切な検索結果を提供することができます。
そのため、BERTは検索エンジンの精度向上に大きく貢献しています。

BERTの重要性

BERTは自然言語処理の分野における大きな革新として広く認識されており、多くの言語関連アプリケーションの精度向上に貢献しています。
この技術の進展により、機械による言語の理解が人間に近づいていることが示されています。

柏崎剛

この記事の執筆者・監修者。当サイトの運営者で、目からウロコのSEO対策「真」常識の著者。主にSEO、SXOの考え方について、現場での経験から、どのようにGoogle検索エンジン対策を行えばよいかを具体的に解説できるよう努めています。再検索キーワード調査、トピッククラスター構築ツール、共起語調査ツール、競合キーワード調査ツール、キーワード候補調査ツール、検索ボリューム調査ツール、見出し抽出ツール、サジェストキーワード調査ツール、MEO順位チェックツールの考案者であり開発者。更に詳しくはプロフィールをご覧ください。SEO対策のお仕事に関するご依頼・お申し込みは、こちらのフォームから承っております。