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BERT 模型中的注意力分数对 GLUE 基准上的句法和语义任务中的词类意识研究
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于句法结构的局部语义注意力机制，结合BERT等预训练模型，提升了句法相关词的关注度。研究表明，BERT的注意力机制与语法和指代密切相关，并在不同任务中表现出遗忘、强化或保留的特征。通过多语言BERT的实验，发现注意力模式有效代表语言结构，新模型在关系分类和问答任务中表现优异。
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关键要点
- 提出了一种基于句法结构的局部语义注意力机制，结合BERT等预训练模型，提高了句法相关词的关注度。
- BERT的注意力机制与语言的语法和指代密切相关，某些注意力头能够高精度表示动词的直接宾语等。
- 在不同任务中，编码的语法信息表现出遗忘、强化或保留的特征。
- 通过多语言BERT的实验，发现注意力模式有效代表语言结构，单一注意力头可以以上线准确率解码全树。
- 新模型在关系分类、实体类型标注和问答等任务中表现优异，取得了当前最好的表现效果。
- BERT在较低层次上编码位置信息，在较高层次上编码层次结构，模拟了语言的一些层次结构。
- 研究发现BERT模型在上下文中使用词汇线索来确定单词概率，强调上下文约束效应的重要性。
- 对BERT和RoBERTa中的注意力头进行分析，发现某些头比基线更好地诱导语法类型，且Fine-tuning后能力变化。
- 超参数化导致自注意力机制复用率高，不同自注意力机制对不同NLP任务影响不同，针对性关闭某些机制可提升性能。
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延伸问答
BERT模型的注意力机制如何与语法和指代相关联？
BERT的注意力机制与语言的语法和指代密切相关，某些注意力头能够高精度表示动词的直接宾语等。
新提出的局部语义注意力机制有什么优势？
该机制结合BERT等预训练模型，提高了句法相关词的关注度，在任务中实现了一致性增益。
BERT在不同任务中编码的语法信息表现如何？
编码的语法信息在不同任务中表现出遗忘、强化或保留的特征。
多语言BERT的实验结果如何？
实验表明，注意力模式有效代表语言结构，单一注意力头可以以上线准确率解码全树。
BERT模型如何处理上下文中的词汇线索？
BERT在上下文中使用词汇线索来确定单词概率，强调上下文约束效应的重要性。
BERT和RoBERTa中的注意力头有什么不同？
某些注意力头比基线更好地诱导语法类型，且Fine-tuning后能力变化。
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