Waarom zijn statische embeddings niet geschikt voor homoniemen en polysemie?

Statische embeddings (bijvoorbeeld Word2Vec, GloVe) creëren voor elk woord een enkele vaste vectorrepresentatie, zonder rekening te houden met de context waarin het woord wordt gebruikt. Dit leidt tot problemen met homonymie (woorden die hetzelfde geschreven worden maar verschillende betekenissen hebben) en polysemie (woorden met meerdere gerelateerde betekenissen), omdat verschillende betekenissen van het woord worden weergegeven in dezelfde vector.

Bijvoorbeeld, het woord "bank" kan verwijzen naar een financiële instelling of de oever van een rivier. Statische embedding onderscheidt deze betekenissen niet en combineert ze in één vector, wat de kwaliteit van tekstbegrip en -verwerking vermindert.

Moderne contextuele embeddings (bijvoorbeeld BERT, ELMo) genereren woordrepresentaties rekening houdend met hun omgeving in de zin, waardoor verschillende betekenissen van hetzelfde woord afhankelijk van de context kunnen worden onderscheiden.