Kuidas töötab tähelepanu mehhanism BERT-is ja miks see on tõhusam kui Word2Vec?

BERT-i tähelepanu mehhanism võimaldab mudelil arvestada iga sõna konteksti lauses, kaaludes kõigi sõnade tähtsust võrreldes praegusega. Seda teostatakse self-attention kaudu, kus iga sõna jaoks arvutatakse teiste sõnade mõju kaalud, pakkudes kontekstipõhiseid esitlusi. Erinevalt Word2Vec-st, mis loob staatilisi vektorreprezentatsioone sõnadest ilma konteksti arvestamata, võtab BERT arvesse sõnade järjekorda ja semantilist seost, mis oluliselt parandab keele mõistmise kvaliteeti ja tõhusust NLP ülesannetes.