Dlaczego statyczne osadzenia nie nadają się do homonimii i polisemii?

Statyczne osadzenia (np. Word2Vec, GloVe) tworzą pojedynczą, stałą reprezentację wektorową dla każdego słowa, nie uwzględniając kontekstu, w którym słowo jest używane. Prowadzi to do problemów z homonimią (słowa pisane tak samo, ale o różnych znaczeniach) i polisemią (słowa z wieloma powiązanymi znaczeniami), ponieważ różne znaczenia słowa są mapowane na ten sam wektor.

Na przykład słowo "bank" może oznaczać instytucję finansową lub brzeg rzeki. Statyczne osadzenie nie rozróżnia tych znaczeń i łączy je w jeden wektor, co obniża jakość rozumienia i przetwarzania tekstu.

Nowoczesne osadzenia kontekstowe (np. BERT, ELMo) generują reprezentacje słów uwzględniając ich otoczenie w zdaniu, co pozwala odróżnić różne znaczenia tego samego słowa w zależności od kontekstu.