CodeBERT (Computerized Binarized Embedded Representation for Text) é um modelo de processamento de linguagem natural (PNL) de código aberto desenvolvido pela Microsoft Research. Ele foi projetado para tarefas de compreensão de linguagem natural (NLU), como análise de sentimentos, classificação de texto, recuperação de passagens e geração de texto, todas usando texto como entrada. CodeBERT é baseado no modelo BERT que usa uma abordagem bidirecional para produzir embeddings de linguagem.
CodeBERT é um modelo baseado em Transformer e usa o Transformer bidirecional multicamadas pré-treinado baseado no Base Google Research BERT. CodeBERT se diferencia do BERT porque pode realizar uma série de tarefas usando uma única rede. CodeBERT também é capaz de reconhecer relacionamentos de longo alcance em uma frase, bem como sintaxe e pode aprender com a gramática de uma linguagem, permitindo-lhe compreender muitas estruturas em uma frase.
CodeBERT mostrou recentemente um desempenho impressionante em uma série de tarefas NLU, como análise de sentimento, classificação de texto, recuperação de passagens e geração de texto. Por exemplo, CodeBERT alcançou uma pontuação quase perfeita no conjunto de dados Stanford Natural Language Inference (SNLI).
CodeBERT também tem vantagens potenciais em outras tarefas, como resposta a perguntas e sistemas de conversação. Como parte da equipe de pesquisa da Microsoft, o CodeBERT está sendo avaliado com uma série de tarefas do mundo real, como bots de atendimento ao cliente, sistemas de resposta a perguntas e muito mais.
Resumindo, CodeBERT é um modelo de processamento de linguagem natural (PNL) de código aberto que usa uma abordagem bidirecional para produzir incorporações de linguagem. CodeBERT mostrou excelente desempenho em uma variedade de tarefas NLU e tem aplicações potenciais em muitos tipos diferentes de tarefas.
