《Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer》论文笔记

1、摘要   基于 transformer 的模型的巨大成功得益于强大的多头自我注意机制，该机制从输入中学习token依赖并编码语境信息。先前的工作主要致力于针对具有不同显著性度量的单个输入特性的贡献模型决策，但是他们没有解释这些输入特性如何相互作用以达到预测。这篇论文就提出了一种用于解释Transformer内部信息交互的自注意属性算法ATTATTR。文章以 BERT 模型为例进行了以下实验：

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