論文の概要: Understanding Attention in Machine Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11574v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 04:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 23:17:38.368332
• Title: Understanding Attention in Machine Reading Comprehension
• Title（参考訳）: 機械読解における注意の理解
• Authors: Yiming Cui, Wei-Nan Zhang, Wanxiang Che, Ting Liu, Zhigang Chen
• Abstract要約: 本稿では,多面的自己意識と最終的なパフォーマンスとの関係を検討するために,一連の分析実験を実施することに焦点を当てる。 SQuAD(英語)とCMRC 2018(中国語)の定量的解析を行い、BERT, ALBERT, ELECTRAの2つのスパン抽出MCCデータセットについて検討した。 本研究は, 問合せ及び問合せに対する注意が最重要であり, 最終結果と強い相関関係を示すものであることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.72165932439117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving human-level performance on some of Machine Reading Comprehension (MRC) datasets is no longer challenging with the help of powerful Pre-trained Language Models (PLMs). However, the internal mechanism of these artifacts still remains unclear, placing an obstacle for further understanding these models. This paper focuses on conducting a series of analytical experiments to examine the relations between the multi-head self-attention and the final performance, trying to analyze the potential explainability in PLM-based MRC models. We perform quantitative analyses on SQuAD (English) and CMRC 2018 (Chinese), two span-extraction MRC datasets, on top of BERT, ALBERT, and ELECTRA in various aspects. We discover that {\em passage-to-question} and {\em passage understanding} attentions are the most important ones, showing strong correlations to the final performance than other parts. Through visualizations and case studies, we also observe several general findings on the attention maps, which could be helpful to understand how these models solve the questions.
• Abstract（参考訳）: Machine Reading Comprehension(MRC)データセットの一部で人間レベルのパフォーマンスを達成することは、強力な事前学習言語モデル(PLM)の助けを借りて、もはや困難ではない。 しかし、これらのアーティファクトの内部メカニズムはまだ不明であり、これらのモデルをさらに理解するための障害となっている。 本稿では,plmに基づくmrcモデルの潜在的な説明可能性を分析するため,マルチヘッド自己着脱と最終性能の関係を検討するために,一連の分析実験を行う。 SQuAD(英語)とCMRC 2018(中国語)の定量的解析を行い、BERT, ALBERT, ELECTRAの2つの分散抽出MCCデータセットを様々な側面で分析した。 注意力は最も重要であり,他の部分に比べて最終結果と強い相関関係がみられた。 可視化やケーススタディを通じて、注意マップのいくつかの一般的な発見を観察し、これらのモデルがどのように問題を解くかを理解するのに役立つかもしれない。

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