可视化阅读理解模型各层注意力区域，提升模型可解释性。
Visualizing attention zones in machine reading comprehension models
- 构建预训练语言模型的MRC系统并可视化每层注意力区域。
- 揭示不同层注意力对答案定位的贡献，展现模型决策路径。
- 适合关注模型可解释性的研究人员使用。
注意力机制在机器阅读理解（MRC）模型中起关键作用。本文提出一种基于预训练语言模型的MRC模型构建流程，并实现对模型各层注意力区域的可视化，以揭示模型的可解释性。通过所提出的协议及配套代码，研究者可便捷地分析每个注意力区域的相关性。该方法可推广至其他预训练语言模型，为理解模型内部运作提供直观支持。
原文摘要 · Abstract (English)
The attention mechanism plays an important role in the machine reading comprehension (MRC) model. Here, we describe a pipeline for building an MRC model with a pretrained language model and visualizing the effect of each attention zone in different layers, which can indicate the explainability of the model. With the presented protocol and accompanying code, researchers can easily visualize the relevance of each attention zone in the MRC model. This approach can be generalized to other pretrained language models.
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