Wat zijn Sentence Embeddings en hoe verschillen ze van word embeddings?

Zinvolle embeddings — dit zijn vectorrepresentaties van volledige zinnen die hun betekenis en context vastleggen. In tegenstelling tot woordembeddings, die individuele woorden coderen, aggregereert zinembedding informatie uit alle woorden in de zin, rekening houdend met de volgorde en syntaxis.

Belangrijkste verschillen:

• Niveau van representatie: woordembeddings zijn voor woorden, zinembeddings voor zinnen of langere teksten.
• Context: zinembeddings houden rekening met de context van de hele zin, niet alleen een woord.
• Toepassing: zinembeddings worden gebruikt voor taken zoals betekenisvergelijking, semantisch zoeken en tekstclustering.

Voorbeeld: word2vec geeft een vector voor het woord "bank", en de zinembedding voor de zin "Ik ging naar de bank om geld op te nemen" weerspiegelt de algemene betekenis van die zin.

Om zinembeddings te verkrijgen, worden vaak modellen zoals BERT, Universal Sentence Encoder en anderen gebruikt, getraind op zinneniveau.