Почему статические эмбеддинги не подходят для омонимии и полисемии?

Статические эмбеддинги (например, Word2Vec, GloVe) создают для каждого слова единственное фиксированное векторное представление, не учитывая контекст, в котором слово используется. Это приводит к проблемам с омонимией (слова, одинаковые по написанию, но разные по значению) и полисемией (слова с несколькими связанными значениями), потому что разные значения слова отображаются в один и тот же вектор.

Например, слово "банк" может означать финансовое учреждение или берег реки. Статический эмбеддинг не различает эти значения и объединяет их в один вектор, что снижает качество понимания и обработки текста.

Современные контекстные эмбеддинги (например, BERT, ELMo) генерируют представления слов с учётом их окружения в предложении, позволяя различать разные значения одного и того же слова в зависимости от контекста.