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文 | 小軼

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背景

截至今日，Badanau Attention的原文citation已達1.34w之多。2020年幾乎所有主流NLP任務都需要借助attetion來實現(xiàn)。在深度學習全民煉丹的時代，attention是為數(shù)不多具有較強可解釋性的機制。

在attention提出后的最初幾年，大家都因其效果顯著便不假思索地用于了自己的任務；許多paper也理所應當?shù)卦趯嶒灢糠仲N上各式各樣的attention熱圖，用于解釋模型的內部運作方式（例如下圖）。

然而，attention的可解釋性是否確實成立呢?直到最近兩年，這一問題才開始受到關注。在這背后，其實還存在另外一個問題——什么是可解釋性? 存在兩個層面理解：

能夠解釋模型的工作原理，即可以從模型的中間結果，分析出其最終結果產生原因。

一種更高層次的要求是：模型具有類似于人的工作的“思維”過程。第1種只要求模型中間結果與最終結果存在某種固定的關聯(lián)，而這里則還要求該關聯(lián)與人的思維過程中是相似的。確實，如果模型的腦回路與我們迥然相異的話，我們又憑什么說自己能夠解釋它呢？

在attention的可解釋性上，此前的相關研究還是單從模型本身出發(fā) （model-driven），也就是只停留在了第1層上。比如去年NAACL上發(fā)表的這篇《Attention is not Explanation》，他們人為構造了的新attention向量，用于替換原始向量，發(fā)現(xiàn)模型結果完全不變。由此，他們否認了attention的可解釋性。

今天要和大家分享的這篇paper——《Human Attention Maps for Text Classification: Do Humans and Neural Networks Focus on the Same Words?》，發(fā)表于ACL2020，是第一篇從人機比較的角度來討論attention可解釋性的工作。他們先請志愿者在YELP數(shù)據(jù)集上在做文本分類任務，要求志愿者標記出影響其分類結果的重點詞句，作為人類attention（HAM, human attention map）。然后收集不同模型的attention（MAM, machine attention map）。并設計了一套評價指標，用于分析HAM與MAM之間的差異，給出了一些初步的insight。

這份工作最大的潛在contribution是這個HAM的數(shù)據(jù)集（已開源），YELP-HAT。它開辟了一種可能性：基于這個數(shù)據(jù)集，我們或許可以給attention添加一些supervised的控制來提高模型表現(xiàn)。在這方面，CV又一次走在了我們的前面。2016年時一個類似的CV方向數(shù)據(jù)，VQA-HAT，就已提出了（如下圖所示）。該數(shù)據(jù)集標記了人類在做看圖問答任務時的attention所在。之后有大量工作follow，研究如何通過添加supervision，使模型能夠attend到關鍵的圖片部分。

原文鏈接：
https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.419.pdf

數(shù)據(jù)集鏈接：
http://davis.wpi.edu/dsrg/PROJECTS/YELPHAT/index.html

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HAM vs MAM

這篇paper的思路很好把握：收集HAM數(shù)據(jù)集；生成MAM；設計HAM和MAM的比較體系；比較HAM和MAM，得出初步結論。接下來分這四個部分，為大家梳理paper內容。

收集HAM

作者團隊請志愿者在YELP數(shù)據(jù)集上在做文本分類任務，要求志愿者標記出影響其分類結果的重點詞句，作為HAM。每一篇文本都有三名志愿者進行重復標注。在下圖中，藍色的是兩名志愿者的標注結果，紅色是模型attention。可以看到，與MAM不同，人對一個詞的attention非0即1的（binary）。

生成MAM

作者用三種模型跑了YELP任務，用于生成MAM。三種模型分別是：

• RNN

• BiRNN

• Rationale mechanism，用基于規(guī)則的方式構造attention向量，旨在用supervised的方法模仿人的attention。

下圖是三個模型和人類在YELP數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)（YELP-50/100/200是YELP數(shù)據(jù)集的三個子集，各子集中的文本平均長度依次遞增）。

HAM與MAM的比較體系

作者設計了三個指標，從不同維度比較HAM與MAM的異同：

1. 行為相似度（Behavioral Similarity）：HAM和MAM兩個向量之間的AUC，比較了兩者在詞語選擇上的異同。

2. 詞性相似度（Lexical Similarity）：先計算HAM和MAM所選詞匯的詞性分布情況，詞性相似度即為兩者之間的相關系數(shù)。

3. 情感詞數(shù)量比（Context-dependency of Sentimental Polarity）：這個指標的motivation源于作者發(fā)現(xiàn)：那些positive類的文本中也會出現(xiàn)negative的詞匯，反之亦然。進行分類判別時，這類文本中positive和negative的詞語往往都會被attend到。作者希望比較HAM和MAM所attend到的兩類情感詞所占比例是否相同。于是就設計了這個指標。

比較結果與初步結論

下面分別是用三個指標評估HAM和MAM間差距的實驗結果（由于篇幅限制，行為相似度的實驗結果只展示了部分）。

▲行為相似度（取值范圍：0.5~1）▲詞性相似度▲情感詞數(shù)量比在原文中這部分的表格和分析的文字占了很大的篇幅。主要結論包括以下三條：

三種指標上，與人類attention相似度最高的都是BiRNN。

當文本長度增加時，人與模型的attention差異變大。

人與模型的attention在詞性相似度上差距不大；情感詞數(shù)量比上，BiRNN也非常接近人類的表現(xiàn)；但從行為相似度評估結果來看，人與模型的差異還是比較大的。

小結

本文從人機比較的角度，探討了attention機制的可解釋性。最大的contribution在于提出了YELP-HAT這一人類attention數(shù)據(jù)集，為attention中引入supervision提供可能。個人感覺，原文中的實驗結論還是比較初步的，但不乏繼續(xù)follow、深入挖掘的價值。

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文末福利

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Attention模型：我的注意力跟你们人类不一样的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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