通过关注矩阵的拓扑分析评估变压器预测的不确定性

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内容提要

本研究介绍了一种使用拓扑数据分析的文本分类器,通过将BERT的关注映射转换为关注图作为输入。该模型在区分垃圾邮件和普通邮件等任务上优于BERT基线,并提出了减少BERT注意力头数量的方法。研究显示,拓扑模型在对抗性攻击方面更鲁棒,是NLP领域中首次使用基于拓扑的模型来应对对抗性攻击。

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