Çoxdillilik embeddings nədir və necə öyrədilir (LaBSE)?

Çoxdilli yerləşdirmələr, müxtəlif dillərdəki sözlərin və ya ifadələrin, oxşar mənaya malik sözlərin ümumi məkanda yaxın vektorlar əldə etdiyi şəkildə öyrədilmiş vektor təqdimatlarıdır. Bu, bir modeli çox dildə mətnlərin işlənməsi üçün istifadə etməyə imkan verir və axtarış, təsnifat və tərcümə kimi tapşırıqlar üçün əlverişlidir.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) Google tərəfindən hazırlanmış bu cür modellərdən biridir. Bu model, BERT arxitekturasından istifadə etməklə müxtəlif dillərdə çoxsaylı paralel mətnlər (cümlələr) üzərində öyrədilmişdir. Əsas fikir, tərcümə olunmuş cümlələrin vektorları arasındakı məsafəni minimallaşdırmaq və tərcümə olunmamışların məsafəsini maksimallaşdırmaqdır.

LaBSE-nin təlimi aşağıdakıları əhatə edir:

• Cümlələri kodlaşdırmaq üçün ikitərəfli transformator (BERT) istifadə etmək.
• Təlim məlumatları kimi paralel korpuslar (cümlələr və onların tərcümələri).
• Tərcümə olunmuş cütlüklərin embeddingləri arasındakı oxşarlığı maksimallaşdırmaq üçün optimallaşdırma (məsələn, kosinus oxşarlığından istifadə etməklə).

Nəticədə, model universal embeddinglər yaradır və bunlar çoxdilli axtarış, klasterləşdirmə və digər NLP tapşırıqları üçün istifadə edilə bilər.