Come funziona il meccanismo di attenzione in BERT e perché è più efficace di Word2Vec?

Il meccanismo di attenzione in BERT consente al modello di considerare il contesto di ogni parola nella frase, ponderando l'importanza di tutte le parole rispetto a quella attuale. Questo viene realizzato tramite self-attention, dove per ogni parola vengono calcolati i pesi di influenza delle altre parole, fornendo rappresentazioni dipendenti dal contesto. A differenza di Word2Vec, che crea rappresentazioni vettoriali statiche delle parole senza considerare il contesto, BERT tiene conto dell'ordine e della relazione semantica delle parole, migliorando significativamente la qualità della comprensione del linguaggio e l'efficienza nelle attività di NLP.