Hoe verschillen de embeddings van ELMo van die van BERT?

ELMo en BERT zijn modellen voor het verkrijgen van contextuele woord-embeddings, maar ze verschillen in architectuur en leermethode.

• ELMo is gebaseerd op bidirectionele LSTM's. Het genereert embeddings door rekening te houden met de context van het woord links en rechts, maar doet dit sequentieel. De ELMo-embeddings zijn een gewogen som van de verborgen toestanden van de LSTM, waardoor verschillende niveaus van abstractie kunnen worden vastgelegd.

• BERT gebruikt transformers met een aandachtmechanisme, wat het mogelijk maakt om de volledige context efficiënt gelijktijdig te overwegen (niet sequentieel). BERT wordt getraind met masked language tasks en het voorspellen van de volgende zin, wat een dieper begrip van de context biedt.

Kortom, BERT levert meestal embeddings van hogere kwaliteit, die complexere afhankelijkheden in de tekst beter vastleggen, terwijl ELMo eenvoudiger en sneller is, maar minder krachtig.

Voorbeeld van het gebruik van BERT om embeddings te verkrijgen (in Python met de transformers-bibliotheek):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Voorbeeldtekst voor embeddings"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # embeddings voor elke token