¿En qué se diferencian los embeddings de ELMo de BERT?

ELMo y BERT son modelos para obtener incrustaciones contextuales de palabras, pero difieren en arquitectura y método de entrenamiento.

• ELMo se basa en LSTM bidireccionales. Genera incrustaciones considerando el contexto de la palabra a la izquierda y a la derecha, pero lo hace de manera secuencial. Las incrustaciones de ELMo son una suma ponderada de los estados ocultos del LSTM, lo que permite captar diferentes niveles de abstracción.

• BERT utiliza transformadores con mecanismo de atención, lo que permite considerar eficientemente todo el contexto simultáneamente (no secuencial). BERT se entrena con tareas de enmascaramiento de lenguaje y predicción de la siguiente oración, lo que proporciona una comprensión más profunda del contexto.

En resumen, BERT suele ofrecer incrustaciones de mayor calidad, captando mejor dependencias complejas en el texto, mientras que ELMo es más simple y rápido, pero menos potente.

Ejemplo de uso de BERT para obtener incrustaciones (en Python con la biblioteca transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Ejemplo de texto para incrustaciones"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # incrustaciones para cada token