論文の概要: Attention Visualizer Package: Revealing Word Importance for Deeper
Insight into Encoder-Only Transformer Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14850v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 19:11:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 17:01:11.680261
- Title: Attention Visualizer Package: Revealing Word Importance for Deeper
Insight into Encoder-Only Transformer Models
- Title（参考訳）: Attention Visualizer Package: より深いインサイトのための単語重要度をエンコーダのみのトランスフォーマーモデルに変換する
- Authors: Ala Alam Falaki, and Robin Gras
- Abstract要約: このレポートでは、Attention Visualizerパッケージを紹介します。
エンコーダのみのトランスフォーマーモデルにおいて、個々の単語の重要性を視覚的に説明するために設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This report introduces the Attention Visualizer package, which is crafted to
visually illustrate the significance of individual words in encoder-only
transformer-based models. In contrast to other methods that center on tokens
and self-attention scores, our approach will examine the words and their impact
on the final embedding representation. Libraries like this play a crucial role
in enhancing the interpretability and explainability of neural networks. They
offer the opportunity to illuminate their internal mechanisms, providing a
better understanding of how they operate and can be enhanced. You can access
the code and review examples on the following GitHub repository:
https://github.com/AlaFalaki/AttentionVisualizer.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エンコーダのみのトランスフォーマモデルにおいて,個々の単語の意味を視覚的に示すためのアテンションビジュアライゼーションパッケージを提案する。
トークンと自己注意スコアに着目した他の方法とは対照的に,本研究では,単語とその最終埋め込み表現への影響について検討する。
このようなライブラリは、ニューラルネットワークの解釈可能性と説明可能性を高める上で重要な役割を果たす。
内部機構を照らし出す機会を提供し、それらがどのように動作し、拡張できるかをよりよく理解する。
コードにアクセスして、以下のGitHubリポジトリで例をレビューすることができる。
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