BERT'teki dikkat mekanizması nasıl çalışır ve neden Word2Vec'ten daha etkilidir?

BERT'teki dikkat mekanizması, modelin cümledeki her kelimenin bağlamını dikkate almasını sağlar, tüm kelimelerin önemini mevcut kelimeye göre ağırlıklandırır. Bu, her kelime için diğer kelimelerin etkisini hesaplayan self-attention aracılığıyla gerçekleştirilir ve bağlam bağımlı temsiller sağlar. Word2Vec'ten farklı olarak, bağlamı dikkate almadan statik vektör temsilleri oluşturan Word2Vec'in aksine, BERT kelimelerin sırasını ve anlamlı bağını dikkate alır, bu da dil anlama kalitesini ve NLP görevlerindeki verimliliği önemli ölçüde artırır.