Что такое multilingual embeddings и как они обучаются (LaBSE)?

Multilingual embeddings — это векторные представления слов или предложений, обученные таким образом, чтобы слова из разных языков с похожим значением имели близкие векторы в общем пространстве. Это позволяет использовать одну модель для обработки текста на нескольких языках, что удобно для задач поиска, классификации и перевода.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) — одна из таких моделей, разработанная Google. Она обучена на большом количестве параллельных текстов (предложений) на разных языках с использованием архитектуры BERT. Основная идея — минимизировать расстояние между векторами переводных предложений и максимизировать расстояние между непереводными.

Обучение LaBSE включает:

• Использование двунаправленного трансформера (BERT) для кодирования предложений.
• Параллельные корпуса (предложения и их переводы) как обучающие данные.
• Оптимизацию с помощью задачи максимизации сходства между эмбеддингами переводных пар (например, с помощью косинусного сходства).

В результате модель генерирует универсальные эмбеддинги, которые можно применять для кросс-языкового поиска, кластеризации и других NLP-задач.