Descripción: BERT para Detección de Parafrasis es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), diseñado específicamente para identificar si dos oraciones transmiten el mismo significado. Este modelo se basa en el aprendizaje profundo y utiliza una técnica de atención que le permite considerar el contexto completo de las palabras en una oración, en lugar de analizarlas de manera secuencial. Esto es crucial para la detección de parafrasis, ya que las oraciones pueden variar en su formulación pero mantener un significado similar. BERT se entrena en grandes volúmenes de texto, lo que le permite captar sutilezas del lenguaje, como sinónimos, estructuras gramaticales y matices semánticos. Su capacidad para entender el contexto y las relaciones entre palabras lo convierte en una herramienta poderosa para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), como la detección de parafrasis, donde la precisión y la comprensión del significado son esenciales. Además, BERT puede ser ajustado para tareas específicas, lo que permite mejorar su rendimiento en la detección de parafrasis en diferentes dominios y lenguajes, haciendo de este modelo una opción versátil y eficaz en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje.
