ELMo-nun gömme vektorları BERT-dən necə fərqlənir?

ELMo və BERT, sözlərin kontekstual gömmələrini əldə etmək üçün modellərdir, lakin onlar arxitektura və öyrənmə üsulu ilə fərqlənirlər.

• ELMo ikitərəfli LSTM-lərə əsaslanır. O, sözün solda və sağda olan kontekstini nəzərə alaraq gömmələr yaradır, lakin bunu ardıcıl şəkildə edir. ELMo gömmələri, LSTM-nin gizli vəziyyətlərinin çəkili cəmidir və müxtəlif abstraksiya səviyyələrini ələ almağa imkan verir.

• BERT isə diqqət mexanizmi ilə transformatorlardan istifadə edir, bu da bütün konteksti səmərəli şəkildə eyni vaxtda (ardıcıl olmayan) nəzərə almağa imkan verir. BERT, maskalanmış dil tapşırıqları və növbəti cümlənin proqnozlaşdırılması ilə öyrədilir, bu da konteksti daha dərindən anlamağa kömək edir.

Qısa olaraq, BERT adətən daha yüksək keyfiyyətli gömmələr verir, mürəkkəb asılılıqları daha yaxşı tutar, ELMo isə daha sadə və sürətlidir, lakin daha az güclüdür.

BERT istifadə edərək gömmələr əldə etmək üçün nümunə (Python və transformers kitabxanası ilə):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Gömü üçün nümunə mətn"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # hər token üçün gömmə