「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到吉林大學計算機學院碩士生夏婷玉，為大家在線解讀其發表于 WWW 2021 的最新工作：Using Prior Knowledge to Guide BERT’s Attention in Semantic Textual Matching Tasks。對本期主題感興趣的小伙伴，5 月 20?日（周四）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

在文本相似性任務中，通過探究 BERT 模型本身擁有哪些知識，分析在 BERT 模型的哪些位置需要哪些知識。從而進一步將現有的先驗知識注入到 BERT 的多頭注意力機制中，在沒有額外增加新的訓練任務的同時提升模型的效果。實驗表明，我們的工作可以在不犧牲訓練成本的同時，提高文本語義相似性任務的分類準確率，尤其在面對稀疏的訓練數據時，效果格外顯著。

論文標題：

Using Prior Knowledge to Guide BERT’s Attention in Semantic Textual Matching Tasks

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2102.10934

代碼鏈接：

https://github.com/xiatingyu/Bert_sim

本次分享的具體內容有：?

• BERT模型分析：數據增強分析、分層性能分析

• 模型簡介：單詞相似性矩陣、知識指導的BERT’s Attention結構

• 實驗驗證：數據集簡介，實驗結果，進一步分析

• 總結

嘉賓介紹

?夏婷玉?/ 吉林大學碩士生?

夏婷玉，吉林大學人工智能學院研二在讀，導師為常毅教授，研究方向：semantic textual similarity，domin adaptation。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | WWW 2021：用先验知识指导BERT注意力机制的语义文本匹配的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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