Cosa sono gli embedding multilingue e come vengono addestrati (LaBSE)?

Gli embedding multilingue sono rappresentazioni vettoriali di parole o frasi, addestrate in modo che parole di diverse lingue con significato simile abbiano vettori vicini in uno spazio comune. Questo permette di usare un singolo modello per elaborare testi in più lingue, utile per ricerche, classificazioni e traduzioni.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) è uno di questi modelli, sviluppato da Google. È addestrato su un grande numero di testi paralleli (frasi) in diverse lingue utilizzando l'architettura BERT. L'idea principale è minimizzare la distanza tra i vettori di frasi tradotte e massimizzare la distanza tra quelle non tradotte.

L'addestramento di LaBSE include:

• Uso di un trasformatore bidirezionale (BERT) per codificare le frasi.
• Corpi paralleli (frasi e le loro traduzioni) come dati di addestramento.
• Ottimizzazione tramite il compito di massimizzare la somiglianza tra gli embedding di coppie tradotte (ad esempio, usando la somiglianza coseno).

Di conseguenza, il modello genera embedding universali che possono essere applicati per ricerche multilingue, clustering e altri compiti NLP.