Perché gli embedding statici non sono adatti per l'omonymia e la polisemia?

Le embedding statiche (ad esempio, Word2Vec, GloVe) creano una rappresentazione vettoriale unica e fissa per ogni parola, senza considerare il contesto in cui la parola viene usata. Ciò porta a problemi di omonimia (parole scritte allo stesso modo ma con significati diversi) e polisemia (parole con più significati correlati), poiché diversi significati della parola vengono rappresentati nello stesso vettore.

Ad esempio, la parola "banca" può significare un istituto finanziario o la riva di un fiume. L'embedding statico non distingue questi significati e li combina in un unico vettore, riducendo la qualità della comprensione e dell'elaborazione del testo.

Gli embedding contestuali moderni (ad esempio, BERT, ELMo) generano rappresentazioni delle parole considerando il loro contesto nella frase, permettendo di distinguere diversi significati della stessa parola a seconda del contesto.