Šta su višelingvalne ugradnje i kako se obučavaju (LaBSE)?

Мултијезичне уградње су векторски прикази речи или реченица, обучени на такав начин да речи из различитих језика са сличним значењем имају близке векторе у заједничком простору. Ово омогућава коришћење једног модела за обраду текста на више језика, што је погодна за задатке претраге, класификације и превођења.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) је један од таквих модела, развијен од стране Гугла. Обучен је на великој количини паралелних текстова (реченица) на различитим језицима коришћењем архитектуре BERT. Главна идеја је минимизирати растојање између вектора преведених реченица и максимизирати растојање између непереведених.

Обучавање LaBSE укључује:

• Коришћење двосмерног трансформатора (BERT) за кодирање реченица.
• Паралелни корпуси (реченице и њихови преводи) као подаци за обуку.
• Оптимизацију помоћу задатка максимизације сличности између енбединга парова преведених реченица (на пример, коришћењем косинусне сличности).

Као резултат, модел генерише универзалне енбединге који се могу применити за мултијезичко претрагу, кластеризацију и друге NLP задатке.