Τι είναι οι συμφραζόμενες ενσωματώσεις; Δώστε παραδείγματα μοντέλων.

Τα συμφραζόμενα embeddings είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις λέξεων ή tokens που εξαρτώνται από το συμφραζόμενο στο οποίο χρησιμοποιούνται αυτές οι λέξεις. Σε αντίθεση με τα στατικά embeddings (π.χ., Word2Vec ή GloVe), όπου κάθε λέξη έχει μια σταθερή αναπαράσταση, τα συμφραζόμενα embeddings αλλάζουν ανάλογα με το περιβάλλον κειμένου, επιτρέποντας καλύτερη αντιμετώπιση της πολυσημίας και των συντακτικών χαρακτηριστικών.

Παραδείγματα μοντέλων που παράγουν συμφραζόμενα embeddings:

• ELMo (Embeddings from Language Models) — χρησιμοποιεί διπλής κατεύθυνσης LSTM για τη δημιουργία embeddings που εξαρτώνται από το συμφραζόμενο.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — ένας μετασχηματιστής που εκπαιδεύεται σε μια εργασία masked language και παράγει embeddings που λαμβάνουν υπόψη το αριστερό και δεξιό συμφραζόμενο.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) — ένα αυτοπαραγωγικό μοντέλο που παράγει embeddings λαμβάνοντας υπόψη το προηγούμενο συμφραζόμενο.

Παράδειγμα χρήσης του BERT για την απόκτηση embeddings μιας λέξης σε συμφραζόμενο:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

sentence = "The bank will not approve the loan."
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

# outputs.last_hidden_state περιέχει τα embeddings για κάθε token λαμβάνοντας υπόψη το συμφραζόμενο
embeddings = outputs.last_hidden_state