Как се различават ембедингите на ELMo от тези на BERT?

ELMo и BERT са модели за получаване на контекстуални вграждания на думи, но те се различават по архитектура и начин на обучение.

• ELMo се базира на двупосочни LSTM. Генерира вграждания, като взема предвид контекста на думата отляво и отдясно, но го прави последователно. Вграденята на ELMo са тежестна сума на скритите състояния на LSTM, което позволява да се улавят различни нива на абстракция.

• BERT използва трансформатори с механизъм за внимание, което позволява ефективно да се вземе предвид целият контекст едновременно (не последователно). BERT се обучава с маскирани задачи за езика и предсказване на следващото изречение, което дава по-дълбоко разбиране на контекста.

Обобщено, BERT обикновено предоставя по-качествени вграждания, по-добре улавя сложните зависимости в текста, докато ELMo е по-прост и по-бърз, но по-малко мощен.

Пример за използване на BERT за получаване на вграждания (на Python с библиотеката transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Примерен текст за вграждания"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # вграждания за всеки токен