Google BERT, cuyo nombre completo es «Bidirectional Encoder Representations from Transformers», es una tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrollada por Google. Introducido en 2018 por un equipo de Google AI Language que incluye a Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee y Kristina Toutanova, BERT se basa en un modelo de representación de lenguaje bidireccional que utiliza transformadores profundos.
A diferencia de los modelos de representación de lenguaje unidireccionales anteriores, BERT es capaz de evaluar el contexto completo de una palabra al examinar tanto las palabras anteriores como las siguientes en una oración. Esto se logra mediante un esquema de «masked language model» (MLM) y una tarea de «next sentence prediction» (NSP), lo que permite a BERT comprender mejor el contexto en comparación con otros modelos previos.
Conceptos Clave de BERT
Pre-entrenamiento de Transformadores Bidireccionales
Antes de BERT, los modelos de lenguaje como ELMo y OpenAI GPT se limitaban a enfoques unidireccionales, donde cada token en la secuencia solo puede atender a los tokens anteriores (en el caso de GPT) o posteriores (en el caso de ELMo). Esta unidireccionalidad presenta limitaciones en la comprensión del contexto general de una oración. En cambio, BERT supera esta restricción pre-entrenando profundas representaciones bidireccionales de texto sin etiquetar.
Durante este pre-entrenamiento, BERT se esfuerza por comprender el contexto de la palabra tomando en cuenta tanto el contexto izquierdo como el derecho en todas las capas del modelo.
Modelo de Lenguaje enmascarado (MLM)
Una característica distintiva de BERT es su técnica de «masked language model» (MLM). En este enfoque, algunas palabras en la entrada se enmascaran aleatoriamente, y el objetivo del modelo es predecir estas palabras enmascaradas basándose únicamente en el contexto restante. Esta técnica permite que BERT aprenda representaciones internas bidireccionales, fusionando tanto el contexto izquierdo como el derecho.
Predicción de la próxima oración (NSP)
Otra innovación clave en BERT es la tarea de «next sentence prediction» (NSP). Al entrenar, el modelo recibe pares de oraciones y trata de predecir si una oración sigue a la otra en el texto original. Esta tarea es fundamental para mejorar la comprensión de la relación entre oraciones, esencial en aplicaciones como la respuesta a preguntas y la inferencia de lenguaje natural.
Aplicaciones de BERT en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Superioridad en Tareas de NLP
BERT ha establecido nuevos estándares en diversas tareas de NLP, alcanzando resultados de vanguardia en once tareas, incluyendo GLUE (General Language Understanding Evaluation), SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), y otras tareas de clasificación y etiquetado de secuencias. La capacidad de BERT de comprender el contexto bidireccionalmente ha mejorado significativamente el rendimiento en tareas como la respuesta a preguntas, la inferencia de lenguaje y el análisis de sentimientos.
Ejecución Sencilla y Potente
Aparte de sus capacidades avanzadas, BERT es conocido por su simplicidad conceptual y poder empírico. Solo requiere una capa de salida adicional para adaptarse a una amplia gama de tareas específicas sin modificaciones significativas en la arquitectura del modelo. Esto lo hace altamente adaptable y eficiente para diferentes aplicaciones.
BERT y su Relación con el SEO
Comprensión Contenida en Búsquedas
Google BERT ha transformado significativamente la forma en que el motor de búsqueda de Google entiende las consultas de búsqueda. Al aplicar BERT al procesamiento de lenguaje natural en las búsquedas, Google puede comprender mejor el contexto detrás de cada palabra en una búsqueda. Esto es particularmente útil para búsquedas largas y conversacionales, donde el significado de una palabra puede depender en gran medida de las palabras que la rodean.
Impacto en el Rango de Palabras Clave
Debido a la capacidad de BERT para comprender el contexto de las consultas de búsqueda más profundamente, los especialistas en SEO han tenido que ajustar sus estrategias. Ya no es suficiente optimizar para palabras clave individuales; ahora es crucial crear contenido que responda a las consultas de los usuarios en un contexto más holístico. La relevancia del contenido y la intención del usuario se han vuelto componentes críticos en la optimización de motores de búsqueda.
Ejemplos de lo que Google puede hacer con BERT
- Comprensión del Contexto Bidireccional:
- Ejemplo: Si un usuario busca «cómo pescar un róbalo en agua dulce», una comprensión bidireccional de BERT permite al motor de búsqueda interpretar contextual y correctamente la relación entre palabras, en comparación con modelos anteriores que solo leían de izquierda a derecha.
- Resultado: Ofrecer resultados más precisos y relevantes al entender toda la frase y no solo partes aisladas.
- Respuesta a Preguntas Complejas:
- Ejemplo: Una consulta como «¿puedes recoger medicamentos recetados para alguien más?» requiere comprender múltiples elementos y su relación. BERT ayuda a Google a analizar tanto la consulta como las páginas web para devolver respuestas más precisas.
- Resultado: Google puede devolver resultados que responden directamente a la pregunta, en vez de solo mostrar páginas que contienen palabras clave similares.
- Indexación de Contenido Natural:
- Ejemplo: Un artículo titulado «Las mejores prácticas para el desarrollo ágil» será correctamente indexado y relacionado con búsquedas como «estrategias efectivas en desarrollo ágil» gracias a la capacidad de BERT para entender los matices y sinónimos dentro del contenido.
- Resultado: Mejora en la precisión de la búsqueda, conectando consultas con contenido relevante aunque no contengan las mismas palabras exactas.
- Interpretación de Intenciones de Búsqueda:
- Ejemplo: Cuando alguien busca «juguetes de bajo riesgo para niños pequeños», BERT ayuda a entender que el usuario está interesado en la seguridad de los juguetes, no solo en juguetes para una edad específica.
- Resultado: Sitios que enfatizan la seguridad infantil serán priorizados en los resultados de búsqueda.
- Optimización de Contenidos Multilingües:
- Ejemplo: BERT puede manejar mejor las consultas y los contenidos en diferentes idiomas, entendiendo matices culturales y lingüísticos.
- Resultado: Mejora en los resultados de búsqueda multilingües, permitiendo que los contenidos relevantes se posicionen mejor independientemente del idioma.
- Reconocimiento de Entidades Nombradas:
- Ejemplo: Al indexar noticias, nombres de personalidades, empresas o lugares (entidades nombradas) son identificados correctamente, incluso cuando se usan apodos o variaciones.
- Resultado: Mejor conectividad y relevancia en búsquedas de entidades específicas.
- Desambiguación de Consultas:
- Ejemplo: Consultas con doble sentido como «organizar una reunión» pueden ser desambiguadas gracias a BERT, que puede contextualizar si se trata de una reunión laboral, una fiesta, etc.
- Resultado: Google puede devolver resultados que se ajustan mejor al contexto pretendido por el usuario.
- Detección de Relaciones entre Párrafos:
- Ejemplo: En un artículo largo, BERT ayuda a entender cómo párrafos diferentes se relacionan entre sí, mejorando la capacidad de Google para indexar este contenido y suministrar fragmentos destacados más coherentes.
- Resultado: Rich snippets y fragmentos destacados que resumen mejor el contenido de la página en las SERPs.