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BERT可解释分析是一项十分有趣的工作,而借助可视化工具进行辅助分析更是一条有效路径。
本文主要介绍目前以注意力为核心的可解释可视化工具,包括 BertViz交互式可视化工具以及dodrio注意力可视化分析工具两种,前者聚焦于词之间的注意力分布,包括词间,句子间,后者则引入依存句法和语义显著性进行分析,具有较高的参考价值。
BertViz 是一种交互式工具,用于在Transformer语言模型(如 BERT、GPT2 或 T5)中可视化注意力网络。它可以通过支持大多数Huggingface 模型,可以简单地通过 Python API 在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行。
BertViz 扩展了 Llion Jones的Tensor2Tensor 可视化工具,添加了多个视图,每个视图都为注意力机制提供了独特的视角。
bertviz可视化页面分别包括bertviz_detail.ipynb、bertviz_map.ipynb 、bertviz_summary.ipynb页面。
pip install bertviz
from bertviz import head_view, model_view
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