Как BERT улавя семантичната прилика между изречения, написани по различен начин, но с еднакъв смисъл?

BERT улавливает семантическую схожесть между разными по написанию, но одинаковыми по смыслу предложениями благодаря контекстному представлению слов и предложений. В отличие от традиционных моделей, BERT использует трансформер с механизмом внимания, который учитывает контекст каждого слова в предложении, а не просто его изолированное значение.

В процессе обучения BERT предсказывает скрытые слова и отношения между ними, что позволяет модели понимать смысловые связи. В итоге, предложения с разным набором слов, но схожим смыслом, получают близкие векторные представления (эмбеддинги). Для оценки семантической схожести обычно берут эмбеддинги CLS-токена или усреднённые эмбеддинги слов и вычисляют косинусное сходство между ними.

Пример: предложения "Я люблю читать книги" и "Чтение книг доставляет мне удовольствие" будут иметь близкие векторные представления, несмотря на разный набор слов.