In diesem Video lernst du mehr über BERT, das Modell zur Wort-Einbettung, das die Bedeutung von Wörtern anhand ihres Kontexts erfasst. Dazu arbeiten wir mit der Python-Library "flair". Wir diskutieren den Aufbau von BERT und lernen anhand eines anschaulichen Beispiels das Konzept der Wort-Einbettungen und die Vorteile der BERT-Einbettungen besser kennen. Wir programmieren embeddings und berechnen und visualisieren die semantische Ähnlichkeit von Wörtern. Lernziele: Du erklärst den Aufbau von BERT Du erläuterst, wie BERT-Einbettungen funktionieren Du erklärst das Konzept der semantischen Ähnlichkeiten von Wörtern