De ce embedding-urile statice nu sunt potrivite pentru omonimie și polisemie?

Incrustările statice (de exemplu, Word2Vec, GloVe) creează pentru fiecare cuvânt o reprezentare vectorială fixă, unică, fără a ține cont de contextul în care este utilizat cuvântul. Acest lucru duce la probleme cu omonimia (cuvinte scrise la fel, dar cu sensuri diferite) și polisemia (cuvinte cu mai multe sensuri legate), deoarece diferite sensuri ale cuvântului sunt reprezentate în același vector.

De exemplu, cuvântul "bancă" poate însemna o instituție financiară sau malul unui râu. Incrustarea statică nu face distincție între aceste sensuri și le combină într-un singur vector, ceea ce reduce calitatea înțelegerii și procesării textului.

Incrustările contextuale moderne (de exemplu, BERT, ELMo) generează reprezentări ale cuvintelor ținând cont de mediul lor în propoziție, permițând distingerea diferitelor sensuri ale aceluiași cuvânt în funcție de context.