Pourquoi les embeddings statiques ne conviennent-ils pas à l'homonymie et à la polysémie?

Les incrustations statiques (par exemple, Word2Vec, GloVe) créent une représentation vectorielle unique et fixe pour chaque mot, sans tenir compte du contexte dans lequel le mot est utilisé. Cela entraîne des problèmes d'homonymie (mots écrits de la même manière mais ayant des significations différentes) et de polysémie (mots avec plusieurs significations liées), car différentes significations du mot sont représentées par le même vecteur.

Par exemple, le mot "banque" peut signifier une institution financière ou le rivage d'une rivière. L'incrustation statique ne distingue pas ces significations et les regroupe en un seul vecteur, ce qui réduit la qualité de la compréhension et du traitement du texte.

Les incrustations contextuelles modernes (par exemple, BERT, ELMo) génèrent des représentations de mots en tenant compte de leur environnement dans la phrase, permettant de distinguer différentes significations d'un même mot en fonction du contexte.