Як трансформери класифікують текст

Трансформери стали потужним інструментом для класифікації тексту, забезпечуючи обробку та інтерпретацію мовних даних з високою точністю. Для використання трансформера у класифікації спочатку вхідні речення перетворюються у формат, зрозумілий моделі. Кожне слово або токен у реченні зіставляється з унікальним ідентифікатором, після чого ці ідентифікатори трансформуються у ембедінги. Ембедінги разом із позиційними кодуваннями передаються через шари енкодера трансформера.

Для класифікації зазвичай додається спеціальний токен — часто званий токеном класифікації або "[CLS]" — на початок кожного вхідного речення. Вихідний ембедінг, що відповідає цьому токену, розглядається як підсумок усього речення. Після обробки вхідних даних трансформером цей підсумковий ембедінг передається у feed-forward шар або простий класифікатор, наприклад, повнозв’язну нейронну мережу, яка формує розподіл ймовірностей по можливих класах.

Інтерпретація виходу трансформера включає аналіз як прогнозованого класу, так і ваг уваги моделі. Прогнозований клас показує, до якої категорії, ймовірно, належить вхідний текст, а ваги уваги відображають, на які слова або токени модель звертала найбільшу увагу під час прийняття рішення. Це допомагає зрозуміти не лише, що саме передбачає модель, а й чому вона зробила такий вибір.

Кожна вага уваги відповідає слову у реченні (за винятком токена [CLS]). Вищі ваги уваги показують, які слова модель вважала найважливішими для класифікації. Наприклад, у другому реченні слово "not" отримує найвищу вагу уваги, що підкреслює його сильний вплив на негативний прогноз.