Ի՞նչ են բազմալեզու embeddings-ները և ինչպես են նրանք ուսուցանվում (LaBSE):
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
Բազմալեզու ներդրումները վեկտորային ներկայացումներ են բառերի կամ նախադասությունների, որոնք ուսուցանվել են այնպես, որ տարբեր լեզուների բառերը կամ նախադասությունները, որոնք ունեն նման իմաստ, ունեն մոտեցող վեկտորներ ընդհանուր տարածքում: Սա թույլ է տալիս օգտագործել մեկ մոդել մի քանի լեզուներով տեքստը մշակելու համար, ինչը հարմար է որոնման, դասակարգման և թարգմանության խնդիրների համար:
LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) - դա այդպիսի մոդելներից մեկն է, որը մշակվել է Google-ով: Այն ուսուցանվել է մեծ քանակությամբ պառլելային տեքստերի (առաջադասարանների) վրա տարբեր լեզուներով՝ օգտագործելով BERT ճարտարապետությունը: Հիմնական գաղափարը՝ նվազեցնել թարգմանված նախադասությունների վեկտորների միջև հեռավորությունը և առավելագույն դարձնել ոչ թարգմանվածների միջև:
LaBSE-ի ուսուցումը ներառում է՝
- Երկկողմանի փոխակերպիչ (BERT) օգտագործում նախադասությունների կոդավորման համար:
- Պառլելային կորպուսներ (առաջադասարաններ և դրանց թարգմանությունները) որպես ուսուցման տվյալներ:
- Օպտիմալացում՝ օգտագործելով համեմատության առավելագույնացման խնդիր՝ թարգմանված զույգերի ներդրումների միջև (օրինակ՝ կոսինուսային նմանությունը օգտագործելով):
Արդյունքում, մոդելը արտադրում է համընդհանուր ներդրումներ, որոնք կարող են կիրառվել բազմալեզու որոնման, խմբագրման և այլ NLP առաջադրանքների համար: