Quelle est la différence entre les embeddings ELMo et BERT?

ELMo et BERT sont des modèles pour obtenir des embeddings contextuels de mots, mais ils diffèrent par leur architecture et leur méthode d'apprentissage.

• ELMo est basé sur des LSTM bidirectionnels. Il génère des embeddings en tenant compte du contexte du mot à gauche et à droite, mais de manière séquentielle. Les embeddings ELMo sont une somme pondérée des états cachés du LSTM, permettant de capturer différents niveaux d'abstraction.

• BERT utilise des transformateurs avec mécanisme d'attention, ce qui permet de considérer efficacement tout le contexte simultanément (pas séquentiellement). BERT est entraîné avec des tâches de masquage de langage et de prédiction de la phrase suivante, offrant une compréhension plus profonde du contexte.

En résumé, BERT fournit généralement des embeddings de meilleure qualité, captant mieux les dépendances complexes dans le texte, tandis qu'ELMo est plus simple et plus rapide, mais moins puissant.

Exemple d'utilisation de BERT pour obtenir des embeddings (en Python avec la bibliothèque transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Exemple de texte pour les embeddings"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # embeddings pour chaque token