Cu ce se deosebesc embedding-urile ELMo de cele BERT?

ELMo și BERT sunt modele pentru obținerea de embedding-uri contextuale ale cuvintelor, dar diferă în arhitectură și metodă de antrenament.

• ELMo se bazează pe LSTM bidirecționale. Generează embedding-uri ținând cont de contextul cuvântului din stânga și dreapta, dar face acest lucru secvențial. Embedding-urile ELMo sunt o sumă ponderată a stărilor ascunse ale LSTM, permițând captarea diferitelor niveluri de abstractizare.

• BERT utilizează transformatoare cu mecanism de atenție, ceea ce permite considerarea eficientă a întregului context simultan (nu secvențial). BERT este antrenat cu sarcini de mascarea a limbajului și de predicție a următoarei propoziții, oferind o înțelegere mai profundă a contextului.

În concluzie, BERT oferă de obicei embedding-uri de calitate superioară, captând mai bine dependențele complexe din text, în timp ce ELMo este mai simplu și mai rapid, dar mai puțin puternic.

Exemplu de utilizare a BERT pentru obținerea de embedding-uri (în Python cu biblioteca transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Exemplu de text pentru embedding-uri"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # embedding-uri pentru fiecare token