Was sind mehrsprachige Einbettungen und wie werden sie trainiert (LaBSE)?

Mehrsprachige Einbettungen sind Vektor-Darstellungen von Wörtern oder Sätzen, die so trainiert wurden, dass Wörter aus verschiedenen Sprachen mit ähnlicher Bedeutung nahe beieinander im gemeinsamen Raum liegen. Dies ermöglicht die Verwendung eines einzigen Modells zur Verarbeitung von Texten in mehreren Sprachen, was für Such-, Klassifizierungs- und Übersetzungsaufgaben praktisch ist.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) ist eines dieser Modelle, das von Google entwickelt wurde. Es wurde auf einer großen Menge paralleler Texte (Sätze) in verschiedenen Sprachen unter Verwendung der BERT-Architektur trainiert. Die Hauptidee ist, die Entfernung zwischen den Vektoren übersetzter Sätze zu minimieren und die Entfernung zwischen nicht übersetzten Sätzen zu maximieren.

Das Training von LaBSE umfasst:

• Verwendung eines bidirektionalen Transformers (BERT) zur Kodierung von Sätzen.
• Parallele Korpora (Sätze und deren Übersetzungen) als Trainingsdaten.
• Optimierung durch die Aufgabe, die Ähnlichkeit zwischen den Embeddings übersetzter Paare zu maximieren (z.B. mit Kosinusähnlichkeit).

Das Modell erzeugt universelle Embeddings, die für plattformübergreifende Suche, Clustering und andere NLP-Aufgaben verwendet werden können.