From Balustrades to Pierre Vinken: Looking for Syntax in Transformer Self-Attentions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10405580" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10405580 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.aclweb.org/anthology/W19-4827" target="_blank" >https://www.aclweb.org/anthology/W19-4827</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

From Balustrades to Pierre Vinken: Looking for Syntax in Transformer Self-Attentions

Popis výsledku v původním jazyce

We inspect the multi-head self-attention in Transformer NMT encoders for three source languages, looking for patterns that could have a syntactic interpretation. In many of the attention heads, we frequently find sequences of consecutive states attending to the same position, which resemble syntactic phrases. We propose a transparent deterministic method of quantifying the amount of syntactic information present in the self-attentions, based on automatically building and evaluating phrase-structure trees from the phrase-like sequences. We compare the resulting trees to existing constituency treebanks, both manually and by computing precision and recall.

Název v anglickém jazyce

From Balustrades to Pierre Vinken: Looking for Syntax in Transformer Self-Attentions

Popis výsledku anglicky

We inspect the multi-head self-attention in Transformer NMT encoders for three source languages, looking for patterns that could have a syntactic interpretation. In many of the attention heads, we frequently find sequences of consecutive states attending to the same position, which resemble syntactic phrases. We propose a transparent deterministic method of quantifying the amount of syntactic information present in the self-attentions, based on automatically building and evaluating phrase-structure trees from the phrase-like sequences. We compare the resulting trees to existing constituency treebanks, both manually and by computing precision and recall.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA18-02196S" target="_blank" >GA18-02196S: Reprezentace lingvistické struktury v neuronových sítích</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

The BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP at ACL 2019

ISBN

978-1-950737-30-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

263-275

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics

Místo vydání

Stroudsburg, PA, USA

Místo konání akce

Firenze, Italy

Datum konání akce

1. 8. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—