CodeBERT (компьютеризованное бинаризованное встроенное представление текста) — это модель обработки естественного языка (NLP) с открытым исходным кодом, разработанная Microsoft Research. Он был разработан для задач понимания естественного языка (NLU), таких как анализ настроений, классификация текста, поиск отрывков и генерация текста, причем все они используют текст в качестве входных данных. CodeBERT основан на модели BERT, которая использует двунаправленный подход для создания языковых вложений.
CodeBERT — это модель на основе преобразователя, в которой используется предварительно обученный многоуровневый двунаправленный преобразователь на основе базового исследования BERT Google. CodeBERT отличается от BERT тем, что может выполнять ряд задач, используя одну сеть. CodeBERT также способен распознавать как дальние связи в предложении, так и синтаксис, а также может изучать грамматику языка, что позволяет ему понимать множество структур в предложении.
CodeBERT недавно продемонстрировал впечатляющую производительность в ряде задач NLU, таких как анализ настроений, классификация текста, извлечение отрывков и генерация текста. Например, CodeBERT достиг почти идеального результата в наборе данных Stanford Natural Language Inference (SNLI).
CodeBERT также имеет потенциальные преимущества в других задачах, таких как системы ответа на вопросы и диалоговые системы. В рамках исследовательской группы Microsoft CodeBERT оценивается с помощью ряда реальных задач, таких как боты обслуживания клиентов, системы ответов на вопросы и многое другое.
Подводя итог, CodeBERT — это модель обработки естественного языка (NLP) с открытым исходным кодом, которая использует двунаправленный подход для создания языковых вложений. CodeBERT показал отличную производительность в ряде задач NLU и имеет потенциальное применение во многих различных типах задач.
