Что такое Sentence Embeddings и чем они отличаются от word embeddings?

Sentence Embeddings — это векторные представления целых предложений, которые захватывают их смысл и контекст. В отличие от word embeddings, которые кодируют отдельные слова, sentence embeddings агрегируют информацию из всех слов в предложении, учитывая порядок и синтаксис.

Основные отличия:

• Уровень представления: word embeddings — слова, sentence embeddings — предложения или более длинные тексты.
• Контекст: sentence embeddings учитывают контекст всего предложения, а не только отдельного слова.
• Применение: sentence embeddings используются для задач сравнения смыслов предложений, поиска по смыслу, кластеризации текстов.

Пример: word2vec даёт вектор для слова "банк", а sentence embedding для предложения "Я пошёл в банк, чтобы снять деньги" отражает общий смысл этого предложения.

Для получения sentence embeddings часто используют модели типа BERT, Universal Sentence Encoder и другие, которые обучены на уровне предложений.