Чем метод Word2Vec отличается от других методов обучения эмбеддингов?

Некоторые отличия метода Word2Vec от других методов обучения эмбеддингов:

• Учёт контекста. blogs.epsilonmetrics.ru В отличие от статистических моделей, которые создают эмбеддинги, опираясь на статистику совместного употребления слов, Word2Vec формирует векторы, основываясь на окружающем слове контексте. blogs.epsilonmetrics.ru Это позволяет моделям располагать близкие по смыслу слова рядом. blogs.epsilonmetrics.ru
• Частота совместной встречаемости слов. proglib.io В Word2Vec частота совместной встречаемости слов не имеет большого значения, она лишь помогает генерировать дополнительные обучающие выборки. proglib.io В других методах, например в GloVe, учитывается совместная встречаемость, а векторы слов группируются вместе на основе их глобальной схожести. proglib.io
• Создание фиксированных эмбеддингов. blogs.epsilonmetrics.ru Word2Vec создаёт фиксированные эмбеддинги для каждого слова, что ограничивает точность при обработке слов с множественными значениями. blogs.epsilonmetrics.ru Другие методы, такие как BERT, создают эмбеддинги, адаптированные к контексту, что позволяет точнее различать разные значения слов и учитывать взаимосвязи. blogs.epsilonmetrics.ru