Em que os embeddings do ELMo diferem do BERT?

ELMo e BERT são modelos para obter embeddings contextuais de palavras, mas diferem em arquitetura e método de treino.

• ELMo baseia-se em LSTMs bidirecionais. Gera embeddings considerando o contexto da palavra à esquerda e à direita, mas faz isso de forma sequencial. Os embeddings do ELMo são uma soma ponderada dos estados ocultos do LSTM, permitindo captar diferentes níveis de abstração.

• BERT usa transformadores com mecanismo de atenção, o que permite considerar eficientemente todo o contexto simultaneamente (não sequencial). O BERT é treinado com tarefas de máscara de linguagem e previsão da próxima frase, o que proporciona uma compreensão mais profunda do contexto.

Resumindo, o BERT geralmente fornece embeddings de maior qualidade, captando melhor dependências complexas no texto, enquanto o ELMo é mais simples e rápido, mas menos potente.

Exemplo de uso do BERT para obter embeddings (em Python com a biblioteca transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Exemplo de texto para embeddings"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # embeddings para cada token