BERT Meaning in Hindi

BERT क्या है?

BERT का full form “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” होता है। यह Google द्वारा 2018 में विकसित और ओपन-सोर्स किया गया एक pre-trained deep learning language model है।

BERT को विश्व में most powerful language models में से एक माना जाता है और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP: Natural Language Processing) के क्षेत्र में प्रगति को बेहतरीन तौर पर धारण करता है। BERT के अनोखे विन्यास (unique configuration) ने NLP कार्यों को हल करने में मदद की, जैसे सवालों के जवाब देने, भावना विश्लेषण, भाषा अनुवाद (question answering, sentiment analysis, language translation) इत्यादि।

BERT के प्रमुख नवाचारों (major innovations) में से एक इसका bidirectional approach है। पारंपरिक भाषा मॉडल (traditional language models) के विपरीत, जो केवल पाठ को बाएं से दाएं या इसके विपरीत संसाधित करता है, BERT पाठ को दोनों दिशाओं में पढ सकता है। यह BERT को एक वाक्य में शब्दों के संदर्भ और अर्थ की गहरी समझ हासिल करने की अनुमति देता है।

Search engines और e-commerce platforms से लेकर ग्राहक सेवा और वॉयस असिस्टेंट (customer service and voice assistants) तक, विभिन्न उद्योगों द्वारा BERT को व्यापक रूप से अपनाया गया है। यह एनएलपी (Natural Language Processing) से संबंधित कार्यों की सटीकता और दक्षता (the accuracy and efficiency) में सुधार के लिए एक प्रभावी उपकरण साबित हुआ है।

कुल मिलाकर, BERT NLP समुदाय में एक Game Changer रहा है और इस क्षेत्र में नए नवाचारों और प्रगति (new innovations and advancements) को जारी रखता है।

BERT का इतिहास क्या है?

BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers) को 2018 में Google के Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee and Kristina Toutanova द्वारा पेश किया गया था। BERT एक pre-trained deep learning language model है जिसने Natural Language Processing (NLP) के क्षेत्र में क्रांति (revolution) ला दी है।

BERT की शुरूआत से पहले, अधिकांश NLP models को एक unidirectional approach का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जहां model केवल पाठ को बाएं से दाएं या इसके विपरीत संसाधित करता था। इसने एक वाक्य में शब्दों के बीच संदर्भ और संबंधों को समझने की मॉडल की क्षमता को सीमित कर दिया। BERT ने द्विदिशात्मक दृष्टिकोण (bidirectional approach) की शुरुआत करके इसे बदल दिया, जहां model पाठ को दोनों दिशाओं में संसाधित करता है। यह BERT को एक वाक्य में शब्दों के संदर्भ और अर्थ की गहरी समझ हासिल करने की अनुमति देता है।

BERT कैसे काम करता है?

हम पहले ही आपको बता चुके हैं कि BERT एक pre-trained deep learning model है। यह text data को प्रोसेस करने के लिए Transformer architecture का उपयोग करता है। यहां BERT के कार्य करने के तरीके को नीचे समझाया जा रहा है:

1. Input Embedding: BERT का पहला model text inpute को numerical representation में बदलना है, जिसे शब्द embedding के रूप में जाना जाता है। BERT एक विशिष्ट प्रकार के word embedding का उपयोग करता है जिसे “token embedding” कहा जाता है, जहाँ प्रत्येक शब्द को टोकन और टोकन प्रकार के संयोजन के रूप में दर्शाया जाता है। यह BERT को एक वाक्य में एक शब्द के विभिन्न उपयोगों के बीच अंतर करने की अनुमति देता है, जैसे कि noun या verb के रूप में इसकी भूमिका।
2. Attention Mechanism: BERT का दूसरा model inpute के विशिष्ट भागों पर ध्यान केंद्रित करने और प्रत्येक शब्द के महत्व को एक वाक्य में तौलने (weighing) की अनुमति देता है।
3. Bidirectional Processing: BERT का तीसरा model एक वाक्य में शब्दों के बीच के संदर्भ और संबंधों को समझने की अनुमति देता है। इसके फलस्वरुप यह text को left to right or vice versa के अनुसार समझ सकता है। कहने का मतलब है कि BERT text को दोनों दिशाओं में process करता है।
4. Pre-training: BERT को “masked language modeling” नामक तकनीक का उपयोग करके बड़ी मात्रा में text data पर Pre-training किया जाता है। इस तकनीक में, BERT को आसपास के शब्दों के संदर्भ में दिए गए वाक्य में masked token (यानी, वह शब्द जिसे [MASK] toaken से बदल दिया गया है) की भविष्यवाणी (predict) करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
5. Fine-tuning: एक बार जब BERT का model pre-trained हो जाता है, तो इसे specific NLP कार्यों जैसे प्रश्न उत्तर, भावना विश्लेषण (sentiment analysis) और भाषा अनुवाद के लिए fine-tune किया जा सकता है। Fine-tuning प्रक्रिया में pre-trained BERT model के शीर्ष पर एक कार्य-विशिष्ट शीर्ष जोड़ना (task-specific vertex) और विशिष्ट कार्य (specific task) के लिए level किए गए datea की छोटी मात्रा पर प्रशिक्षण देना शामिल है।

अब कुल मिलकार देखा जाए तो BERT  bidirectional processing और pre-training system BERT को traditional NLP models से unique और powerful बनाता है।

BERT SEO को कैसे प्रभावित करता है?

आपने बहुत से SEO experts को BERT के बारे में बात करते हुए सुना होगा। वे अक्सर बात करते हैं कि BERT की वजह से website का SEO प्रभावित होता है। चलिए जनते हैं कि BERT SEO को कैसे प्रभावित कर सकते हैं-

आपको पता होना चाहिए कि BERT  2018 में launch हुआ था और उस समय से इसने SEO के कार्य को प्रभावित करना शुरू कर दिया था। कहने का मतलब यह है कि यदि आप अपने SEO का कार्य BERT  के कार्यों के अनुसार किया है तो आपको अपने website पर बहुत अधिक traffic मिल सकती है।

1. Improved Search Quality: BERT ने खोज परिणामों की सटीकता और प्रासंगिकता (accuracy and relevance) को बेहतर बनाने में मदद की है। एक query और एक web page में words के बीच संदर्भ और संबंधों (context and relationships) को BERT अच्छी तरह से समझ सकता है। अपने इस खूबी के वजह से BERT सबसे अधिक प्रासंगिक सामग्री (most relevant content) के साथ उपयोगकर्ता के इरादे (user intent) का बेहतर मिलान कर सकता है।
2. Keyword Optimization: BERT ने search engines द्वारा keywords और उसके meaning को समझने के तरीके को बदल दिया है। BERT के साथ, search engines किसी query में शब्दों के बीच के संदर्भ और संबंधों (context and relationships) को समझ सकते हैं। भले ही उनका उपयोग ठीक उसी क्रम में न किया गया हो जैसा कि वे Web page में दिखाई देते हैं। इसने keyword optimization को कम महत्वपूर्ण बना दिया है और उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री (high quality content) बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित किया है जो उपयोगकर्ता के इरादे (user intent) से मेल खाती है।
3. Featured Snippets: BERT ने search engines को featured snippets को पहचानने और प्रदर्शित करने में आसान बना दिया है, जो search results page के शीर्ष पर प्रदर्शित उपयोगकर्ता की query के संक्षिप्त उत्तर हैं। किसी query में शब्दों के बीच के संदर्भ और संबंधों को समझकर, BERT सबसे most relevant content की पहचान कर सकता है और इसे एक featured snippet के रूप में प्रदर्शित कर सकता है।
4. Voice Search Optimization: BERT का voice search optimization पर भी प्रभाव पड़ा है। किसी query में शब्दों के बीच context and relationships को समझकर, BERT उपयोगकर्ता के intent से बेहतर मिलान कर सकता है और voice searches के लिए सटीक और प्रासंगिक परिणाम (accurate and relevant results) प्रदान कर सकता है।

अंत में हम आपको यही कहना चाहेंगे की आप SEO करते वक्त BERT के process को ध्यान में रखकर अपने web page में बदलाव करें। यदि आपको SEO में good result चाहिए तो BERT के दिशा निर्देश (guidelines) के अनुसार ही web page या content का निर्माण करना चाहिए।

BERT के आने से सर्च इंजन के परिणामों में सुधार हुआ है। Search engines अब पहले के अपेक्षा ठीक प्रकार से keywords को समझकर परिणाम दिखाना शुरू कर दिये हैं। अब Search engines Featured Snippets और Voice Searches के माध्यम से good search results देना शुरु कर दिया है। यदि आप भी Search engines के इस बदलाव और BERT के अनुसार अपने वेब पेज का content उच्च-गुणवत्ता वाली बनाते हैं तो आपको Search Engine Result Page (SERP) पर बेहतर rank हासिल होगा। BERT के आने से SEO के काम को बहुत अधिक माहत्व मिलना शुरू हो गाया है।

क्या BERT ने SEO Expert के valueको बढ़ा दिया है?

हां, BERT ने search engines के results में बहुत अच्छे अच्छे बदला किये हैं। इन बदलाव के माहत्व को समझकर बहुत से अच्छे SEO experts ने अपने कार्यों द्वारा अपने clients को बहुत अच्छा results दिया है।  जिससे उनकी market में value और demand भी बढ़ गया है।

Website में BERT कैसे integrate कर सकते हैं?

हम पहले ही बता चुके हैं कि BERT Google द्वारा natural language processing tasks जैसे प्रश्न उत्तर और भावना विश्लेषण के लिए विकसित एक अत्याधुनिक language model है। किसी website पर BERT प्राप्त करने के लिए कुछ नीचे दी जा रही step को Follow करना होगा।

1. Pre-trained BERT models: आप specific NLP tasks के लिए उपलब्ध pre-trained BERT models में से एक का उपयोग कर सकते हैं। आप BERT-Base, BERT-Large, या fine-tuned आदि में से एक मॉडलों चुन सकते हैं।
2. Integration with a website: BERT को website के साथ integrate करने के कई options हैं। आप Hugging Faces जैसी companies द्वारा प्रदान किए गए pre-built APIs का उपयोग कर सकते हैं या TensorFlow या PyTorch जैसे framework का उपयोग करके अपना स्वयं का API बना सकते हैं।
3. Deployment: एक बार जब आप BERT को अपनी website के साथ integrate कर लेते हैं, तो आपको इसे एक server पर upload करने की आवश्यकता होती है ताकि इसे users द्वारा access किया जा सके। आप अपने BERT model को host करने के लिए AWS, Google Cloud या Azure जैसी Cloud services का उपयोग कर सकते हैं।
4. Integrating with the website UI: अंत में, आपको अपनी website के user interface के साथ BERT model को integrate करना होगा। आप BERT API के साथ बातचीत करने और अपनी website पर परिणाम प्रदर्शित करने के लिए JavaScript या किसी अन्य front-end framework का उपयोग कर सकते हैं।

Website में BERT integrate करने के लिए जो भी विधि चुनते हैं उसमें यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि BERT models आपकी website में ठीक से integrate हो जायें। इसके साथ ही यह भी ध्यान रखें कि user को result इस तरह से दिखाई दें कि उसमें error आने का गुंजाइस न के बराबर हो। यहां पर हम आपको एक बात का की जानकारी दे दें कि website पर BERT को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए NLPकी बुनियादी समझ (basic understanding) और गहन शिक्षा (deep learning) की आवश्यकता होगी।

What is BERT?

BERT के लिए अनुकूलन कैसे करें?

यदि आप SEO का काम कर रहे हैं तो आपको BERT के बारे में अवश्य ही जानकारी होगी। आपको पता होगा कि किसी Website को यह कैसे effect कर सकते है। इसकी वजह से आपके Website के rank कम हो सकती है। चलिए यहां पर जानते हैं कि आप कैसे BERT के अनुकूल अपने Website में बदलाव कर सकते हैं।

1. उपयोगकर्ता के search query पर ध्यान दें

जब आप अपने Website को एसइओ के लिए audit कर रहे हैं तो उस समय अपने लक्षित दर्शकों की search query के पीछे के इरादे को समझें। ऐसी content बनाएं जो उनके search query को पूरी तरह से परिभाषित कर सकें।

2. लेख में प्राकृतिक भाषा मायने रखती है

वेब पेज के लिए content तो लिखते या अपडेट करते समय स्वाभाविक और संवादात्मक लहजे का इस्तेमाल करें। Content में keyword stuffing बिल्कुल भी नहीं होना चाहिए। आप एक बात समझ लें कि गुगल का BERT algorithm अप्राकृतिक भाषा का पता लगा सकता है।

3. long tail keywordsका प्रयोग करें

वेब पेज के Content में long tail keywords का इस्तेमाल करें। इस प्रकार का कार्य आपके SEO Score को बढ़ा सकता है। जिसकी वजह से आपके Website पर visitors की संख्या दिन प्रतिदिन बढ़ती जायेगी।

4. कंटेंट में नियमित रूप से अद्यतन और सुधारें

वेब पेज Content को ताज़ा और अद्यतन करते रहें। Google नियमित रूप से बहुमूल्य जानकारी प्रदान करने वाली websites को पुरस्कृत करता रहता है। ऐसा करने से आपका web page गुगल पर टोप में बना रहेगा।

5. Structured Data Markup लागू करें

Structured Data Markup Search Engine को आपकी Content को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है। इससे खोज परिणामों में featured snippets और अन्य प्रमुख स्थानों पर प्रदर्शित होने की संभावनाएँ बढ़ जाती है।