Como funciona o mecanismo de atenção no BERT e por que é mais eficaz do que o Word2Vec?

O mecanismo de atenção no BERT permite que o modelo leve em consideração o contexto de cada palavra na frase, ponderando a importância de todas as palavras em relação à atual. Isso é realizado através de self-attention, onde para cada palavra são calculados os pesos de influência das outras palavras, o que fornece representações dependentes do contexto. Ao contrário do Word2Vec, que cria representações vetoriais estáticas das palavras sem considerar o contexto, o BERT leva em conta a ordem e a relação semântica das palavras, o que aumenta significativamente a qualidade da compreensão da linguagem e a eficiência em tarefas de PLN.