論文の概要: Dodrio: Exploring Transformer Models with Interactive Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14625v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 17:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 13:01:43.843242
• Title: Dodrio: Exploring Transformer Models with Interactive Visualization
• Title（参考訳）: Dodrio: インタラクティブな可視化によるトランスフォーマーモデルの探索
• Authors: Zijie J. Wang, Robert Turko, Duen Horng Chau
• Abstract要約: Dodrioは、NLP研究者や実践者が言語知識を持つトランスベースのモデルにおける注意メカニズムを分析するのに役立つオープンソースのインタラクティブビジュアライゼーションツールです。 注意重みと言語知識の視覚的比較を容易にするために、dodrioはより長い入力テキストで注意重みを表すために異なるグラフ視覚化技術を適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.603327364971559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Why do large pre-trained transformer-based models perform so well across a wide variety of NLP tasks? Recent research suggests the key may lie in multi-headed attention mechanism's ability to learn and represent linguistic information. Understanding how these models represent both syntactic and semantic knowledge is vital to investigate why they succeed and fail, what they have learned, and how they can improve. We present Dodrio, an open-source interactive visualization tool to help NLP researchers and practitioners analyze attention mechanisms in transformer-based models with linguistic knowledge. Dodrio tightly integrates an overview that summarizes the roles of different attention heads, and detailed views that help users compare attention weights with the syntactic structure and semantic information in the input text. To facilitate the visual comparison of attention weights and linguistic knowledge, Dodrio applies different graph visualization techniques to represent attention weights with longer input text. Case studies highlight how Dodrio provides insights into understanding the attention mechanism in transformer-based models. Dodrio is available at https://poloclub.github.io/dodrio/.
• Abstract（参考訳）: なぜ大きなトレーニング済みトランスフォーマーベースのモデルが、さまざまなNLPタスクでうまく機能するのか? 近年の研究では、言語情報を学習し表現する多頭部注意機構の能力が鍵となる可能性が示唆されている。 これらのモデルがどのように構文的および意味的知識を表現しているかを理解することは、成功と失敗の理由、彼らが学んだこと、どのように改善できるかを調べるのに不可欠である。 我々は,NLP研究者や実践者が言語知識を持つトランスフォーマーモデルにおける注意機構の分析を支援する,オープンソースのインタラクティブ可視化ツールであるDodrioを紹介する。 Dodrioは、異なるアテンションヘッドの役割を要約する概要と、入力テキストの構文構造とセマンティック情報との注意重みの比較を支援する詳細なビューを密に統合する。 注意重みと言語知識の視覚的比較を容易にするために、dodrioはより長い入力テキストで注意重みを表すために異なるグラフ視覚化技術を適用する。 ケーススタディでは、dodrioがトランスフォーマーベースのモデルの注意のメカニズムを理解するための洞察を提供する。 dodrioはhttps://poloclub.github.io/dodrio/で入手できる。

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