Kā BERT uztver semantisko līdzību starp dažādi uzrakstītām, bet ar to pašu nozīmi teikumiem?

BERT uztver semantisko līdzību starp dažādām rakstīšanas formām, bet ar to pašu nozīmi, pateicoties kontekstualajai vārdu un teikumu reprezentācijai. Atšķirībā no tradicionālajiem modeļiem, BERT izmanto transformatoru ar uzmanības mehānismu, kas ņem vērā katra vārda kontekstu teikumā, ne tikai tā izolēto nozīmi.

Apmācības laikā BERT prognozē slēptos vārdus un to savstarpējās attiecības, kas ļauj modelim saprast semantiskās saites. Rezultātā teikumi ar dažādām vārdu kopām, bet līdzīgu nozīmi, iegūst tuvas vektoru reprezentācijas (embeddingus). Semantiskās līdzības novērtēšanai parasti izmanto CLS tokena embeddingus vai vidējos vārdu embeddingus, un aprēķina kosinusa līdzību starp tiem.

Piemērs: teikumi "Man patīk lasīt grāmatas" un "Grāmatu lasīšana man sniedz prieku" būs tuvas vektoru reprezentācijas, neskatoties uz dažādām vārdu kopām.