Как работи механизмът на внимание в BERT и защо е по-ефективен от Word2Vec?

Механизмът на внимание в BERT позволява на модела да взема предвид контекста на всяка дума в изречението, като претегля важността на всички думи спрямо текущата. Това се реализира чрез self-attention, където за всяка дума се изчисляват теглата на влияние на другите думи, което дава контекстно-зависими представяния. За разлика от Word2Vec, който създава статични векторни представяния на думите без да взема предвид контекста, BERT взема предвид реда и семантичната връзка на думите, което значително подобрява качеството на разбирането на езика и ефективността в NLP задачите.