Warum sind statische Einbettungen nicht geeignet für Homonymie und Polysemie?

Statische Einbettungen (z.B. Word2Vec, GloVe) erstellen für jedes Wort eine einzige feste Vektor-Darstellung, ohne den Kontext zu berücksichtigen, in dem das Wort verwendet wird. Dies führt zu Problemen mit Homonymie (Wörter, die gleich geschrieben werden, aber unterschiedliche Bedeutungen haben) und Polysemie (Wörter mit mehreren verwandten Bedeutungen), da verschiedene Bedeutungen eines Wortes in denselben Vektor abgebildet werden.

Zum Beispiel kann das Wort "Bank" eine Finanzinstitution oder das Ufer eines Flusses bedeuten. Die statische Einbettung unterscheidet diese Bedeutungen nicht und fasst sie in einen einzigen Vektor zusammen, was die Qualität des Textverständnisses und der Verarbeitung verringert.

Moderne kontextuelle Einbettungen (z.B. BERT, ELMo) erzeugen Wortrepräsentationen unter Berücksichtigung ihres Umfelds im Satz, was es ermöglicht, verschiedene Bedeutungen desselben Wortes je nach Kontext zu unterscheiden.