Көп тилдүү embeddings деген эмне жана алар кантип үйрөтүлөт (LaBSE)?

Көп тилдүү киргизүүлөр — бул сөздөрдүн же сүйлөмдөрдүн вектордук көрсөтмөлөрү, алар мындайча окутулушкан, ошондуктан окшош мааниге ээ сөздөр же сүйлөмдөр ар кандай тилдерде биргелешкен кеңейтүүдө жакын векторлорду түзүшөт. Бул бир моделди бир нече тилде текстти иштетүү үчүн колдонууга мүмкүндүк берет, бул издөө, классификация жана котормо тапшырмалары үчүн ыңгайлуу.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) — Google тарабынан иштелип чыккан мындай моделдердин бири. Ал BERT архитектурасын колдонуп, ар кандай тилдерде көптөгөн параллел тексттерде (сүйлөмдөрдө) окутулган. Негизги идея — которулган сүйлөмдөрдүн векторлору арасындагы аралыкты минималдаштыруу жана которулбаганылардыктын аралыкты максималдаштыруу.

LaBSEнин окутулушу төмөндөгүлөрдү камтыйт:

• Сүйлөмдөрдү коддоо үчүн эки тараптуу трансформаторду (BERT) колдонуу.
• Окутуу үчүн параллел корпус (сүйлөмдөр жана алардын котормолору).
• Кошумча, которулган парлардын embeddingsинин окшоштугун максималдаштыруу тапшырмасы аркылуу оптималдаштыруу (мисалы, косинус окшоштугун колдонуу).

Натыйжада, модел универсалдуу embeddings түзүп, алар көп тилдүү издөө, кластерлөө жана башка NLP тапшырмалары үчүн колдонулушу мүмкүн.