嵌入大小与准确性之间的权衡是什么?

嵌入大小与准确性之间的权衡是什么?

上下文嵌入,例如BERT (Transformers的双向编码器表示) 生成的上下文嵌入,与Word2Vec等传统嵌入的不同之处在于,它们捕获了特定上下文中的单词含义。这意味着单词的嵌入基于句子中周围的单词而改变。

例如,单词 “bank” 在 “river bank” 和 “financial bank” 中将具有不同的嵌入,因为BERT在生成嵌入时会考虑整个句子。这是通过基于转换器的架构实现的,该架构双向处理文本,使模型能够捕获细微差别的关系。

相比之下,像Word2Vec和GloVe这样的传统嵌入为每个单词分配一个静态向量,而不管其用法或上下文如何。上下文嵌入对于诸如问答,命名实体识别和情感分析之类的任务更强大,其中单词的含义取决于它们的上下文。

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