Čo sú viacjazyčné vloženia a ako sa trénujú (LaBSE)?

Viacjazyčné vložky sú vektorové reprezentácie slov alebo viet, trénované tak, aby slová z rôznych jazykov s podobným významom mali blízke vektory v spoločnom priestore. To umožňuje použiť jeden model na spracovanie textu v viacerých jazykoch, čo je vhodné pre vyhľadávanie, klasifikáciu a preklad.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) je jeden z týchto modelov, vyvinutý spoločnosťou Google. Je trénovaný na veľkom množstve paralelných textov (viet) v rôznych jazykoch s použitím architektúry BERT. Hlavná myšlienka je minimalizovať vzdialenosť medzi vektormi preložených viet a maximalizovať vzdialenosť medzi nepreloženými.

Tréning LaBSE zahŕňa:

• Použitie obojstranného transformátora (BERT) na kódovanie viet.
• Paralelné korpusy (vety a ich preklady) ako tréningové dáta.
• Optimalizáciu pomocou úlohy maximalizácie podobnosti medzi embeddingami preložených párov (napríklad pomocou kosínusovej podobnosti).

Výsledkom model generuje univerzálne embeddingy, ktoré je možné použiť na viacjazyčné vyhľadávanie, zhlukovanie a ďalšie úlohy NLP.