Por que os embeddings estáticos não são adequados para homonímia e polissemia?

As incrustações estáticas (por exemplo, Word2Vec, GloVe) criam uma única representação vetorial fixa para cada palavra, sem considerar o contexto em que a palavra é usada. Isso leva a problemas com homonímia (palavras escritas da mesma forma, mas com significados diferentes) e polissemia (palavras com múltiplos significados relacionados), pois diferentes significados da palavra são mapeados para o mesmo vetor.

Por exemplo, a palavra "banco" pode significar uma instituição financeira ou a margem de um rio. A incrustação estática não distingue esses significados e os combina em um único vetor, o que reduz a qualidade da compreensão e do processamento de texto.

As incrustações contextuais modernas (por exemplo, BERT, ELMo) geram representações de palavras considerando seu contexto na frase, permitindo distinguir diferentes significados de uma mesma palavra dependendo do contexto.