Ce sunt embedding-urile multilingve și cum sunt antrenate (LaBSE)?

Încărcările multilingve sunt reprezentări vectoriale ale cuvintelor sau propozițiilor, antrenate astfel încât cuvintele din diferite limbi cu semnificație similară să aibă vectori apropiați în spațiul comun. Acest lucru permite utilizarea unui singur model pentru procesarea textului în mai multe limbi, ceea ce este convenabil pentru sarcini de căutare, clasificare și traducere.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) este unul dintre aceste modele, dezvoltat de Google. Este antrenat pe o cantitate mare de texte paralele (propoziții) în diferite limbi, folosind arhitectura BERT. Ideea principală este de a minimiza distanța dintre vectorii propozițiilor traduse și de a maximiza distanța dintre cele netraduse.

Antrenamentul LaBSE include:

• Utilizarea unui transformator bidirecțional (BERT) pentru codificarea propozițiilor.
• Corpuri paralele (propoziții și traducerile lor) ca date de antrenament.
• Optimizarea prin sarcina de maximizare a similarității între embedding-urile perechilor traduse (de exemplu, folosind similaritatea cosinus).

Ca rezultat, modelul generează embedding-uri universale care pot fi aplicate pentru căutare multilingvă, clustering și alte sarcini NLP.