Hoe werkt het aandachtmechanisme in BERT en waarom is het effectiever dan Word2Vec?

Het aandachtmechanisme in BERT stelt het model in staat om de context van elk woord in een zin te overwegen, door het belang van alle woorden ten opzichte van het huidige te wegen. Dit wordt gerealiseerd via self-attention, waarbij voor elk woord de invloedsgewichten van de andere woorden worden berekend, wat contextafhankelijke representaties oplevert. In tegenstelling tot Word2Vec, dat statische vectorrepresentaties van woorden zonder rekening te houden met de context creëert, houdt BERT rekening met de volgorde en de semantische relatie van woorden, wat de kwaliteit van taalbegrip en efficiëntie in NLP-taken aanzienlijk verbetert.