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@DL_Hacks
@DL_Hacks 汎用言語モデルBERTの内部動作観察結果の報告. 単語系列に対するAttention状況の可視化と, 潜在意味空間の可視化を行い, BERTの高性能たる所以の考察を行った. 多義語の解釈能力など興味深い結果が出ている.t.co/lskWSsjhFw
@kuro0531
@kuro0531 BERT:t.co/VGnI2OCdT3 やっぱ多義語かぁ・・・Target語彙と周辺語彙により、表層ではなく概念的に同一・違う判断が入ったうえで、Attentionが強くなるほどって、TFIDFとかBM25とかの形になるんかな?しらんけど
@usagisan2020
@usagisan2020 [DL Hacks]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language ... #deeplearning t.co/d9JHIcb7x7 @SlideShareさんから

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