BERT

BERT es el nuevo y novedoso desarrollo de Google para optimizar y mejorar la calidad en sus resultados de Búsqueda. Sin dudas, además de ser un desarrollo novedoso para su herramienta más importante, es un gran avance en una de las ramas más prometedoras de la Inteligencia Artificial: el Procesamiento del Lenguaje Natural.

1. ¿Qué es BERT?

Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT por su acrónimo en inglés, es uno de los últimos avances del equipo de investigación en la ciencia de la comprensión del lenguaje natural, posible gracias al Machine Learning. 

Su principal función es generar una mejora significativa en la forma en que se entienden las consultas, lo cual representa uno de los mayores avances en la historia de la búsqueda.

2. ¿Por qué nace BERT?

Luego de 15 años de trabajo e investigación, sumado a millones de consultas realizadas en los motores de búsqueda, uno de los más fuertes Insights que descubrió Google fue que el 15% de las búsquedas son diferentes a las comúnmente hechas por los usuarios y anticipadas por Google. 

Dicho Insight generó la necesidad en la gran compañía de mejorar sus resultados con el fin de brindar respuestas de mayor calidad. Esta necesidad dio paso a la creación de BERT, la nueva tecnología de Google que a través del Procesamiento del Lenguaje Natural genera mejores resultados teniendo en cuenta el contexto de los términos de búsqueda. 

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3. ¿Cuál es el gran avance que genera BERT?

Tal como se mencionó en otras notas, uno de los principales problemas del Procesamiento del Lenguaje Natural, rama de Inteligencia Artificial utilizada por Google en sus motores de búsqueda, es su incapacidad para entender el contexto de las palabras. Dicho de otra forma, el espíritu de la búsqueda. 

A modo de ejemplo, si se busca “Gato para arreglar mi coche”, la palabra “Gato” tiene un concepto ambiguo. Puede significar un animal o una herramienta. Este es uno de los principales problemas de este tipo de Machine Learning que tiene una de las mejores proyecciones a futuro. 

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De esta manera, la nueva técnica basada en redes neuronales para el pre-entrenamiento de PLN,  genera modelos que procesan palabras en relación con otras palabras en una oración. Esto le permite entender el concepto en que se desarrolla la frase y generar resultados de mejor calidad. 

Haciendo alusión al ejemplo anterior, dicho avance permitirá entender la frase completa y comprender que el contexto en que se desarrolla es dentro del ámbito de automóviles. Por lo tanto entenderá que la intención de búsqueda es de una herramienta.

Ampliando en sus casos de uso:

BERT
Fuente: Blog de Google

Perspectivas para el futuro

Sin lugar a dudas, empresas como las FANG (acrónimo que se refiere a Facebook, Amazon, Netflix y Google), están marcando el paso de la innovación gracias a su utilización de Inteligencia Artificial en sus procesos. Gracias a estas grandes compañías es posible esperar un mañana totalmente diferente enfocado en el usuario. 

Avances como BERT y otros algoritmos que utilizan las FANG en sus sistemas, incentivan a empresas y agencias de menor tamaño a generar desarrollo e innovación continua para mantenerse competentes en este mundo de cambio e innovación constante. 

Empresas como Convrsus buscan aplicar algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial para mejorar y optimizar los procesos de compra de medios en el mundo del Marketing Digital. 

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