Czym są wielojęzyczne osadzenia i jak są trenowane (LaBSE)?

Wielojęzyczne osadzenia to wektorowe reprezentacje słów lub zdań, wytrenowane w taki sposób, aby słowa z różnych języków o podobnym znaczeniu miały bliskie wektory w wspólnej przestrzeni. Pozwala to na użycie jednego modelu do przetwarzania tekstu w wielu językach, co jest wygodne dla zadań wyszukiwania, klasyfikacji i tłumaczenia.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) jest jednym z takich modeli, opracowanym przez Google. Jest wytrenowany na dużej ilości tekstów równoległych (zdaniach) w różnych językach z użyciem architektury BERT. Głównym pomysłem jest minimalizacja odległości między wektorami tłumaczonych zdań i maksymalizacja odległości między nieprzetłumaczonymi.

Szkolenie LaBSE obejmuje:

• Użycie dwukierunkowego transformera (BERT) do kodowania zdań.
• Równoległe korpusy (zdania i ich tłumaczenia) jako dane treningowe.
• Optymalizację za pomocą zadania maksymalizacji podobieństwa między osadzeniami par tłumaczonych (np. za pomocą podobieństwa kosinusowego).

W rezultacie model generuje uniwersalne osadzenia, które można stosować do wielojęzycznego wyszukiwania, klasteryzacji i innych zadań NLP.