Von Wörtern zu Vektoren

Du weißt jetzt, dass „Word Embeddings” Wörter als Vektoren im Raum abbilden und somit semantische Vergleiche ermöglichen. Doch wie präzise sind diese Darstellungen wirklich? Welche Bedeutungsbeziehungen oder Kontexten können sie adäquat erfassen und welche nicht?

Word Embeddings erfassen die perfekten Bedeutungsunterschiede zwischen sogennanten Homonymen, wie beispielsweise „Bank“, die ein Finanzinstitut ist und „Bank“, die eine Sitzbank dargestellt.

Ist diese Aussage RICHTIG oder FALSCH?