DrogoZhang
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PLMpapers Analysis

Analysis

  1. Revealing the Dark Secrets of BERT. Olga Kovaleva, Alexey Romanov, Anna Rogers, Anna Rumshisky. EMNLP 2019. [pdf]
  2. How Does BERT Answer Questions? A Layer-Wise Analysis of Transformer Representations. Betty van Aken, Benjamin Winter, Alexander Löser, Felix A. Gers. CIKM 2019. [pdf]
  3. Are Sixteen Heads Really Better than One?. Paul Michel, Omer Levy, Graham Neubig. Preprint. [pdf] [code]
  4. Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment. Di Jin, Zhijing Jin, Joey Tianyi Zhou, Peter Szolovits. Preprint. [pdf] [code]
  5. BERT has a Mouth, and It Must Speak: BERT as a Markov Random Field Language Model. Alex Wang, Kyunghyun Cho. NeuralGen 2019. [pdf] [code]
  6. Linguistic Knowledge and Transferability of Contextual Representations. Nelson F. Liu, Matt Gardner, Yonatan Belinkov, Matthew E. Peters, Noah A. Smith. NAACL 2019. [pdf]
  7. What Does BERT Look At? An Analysis of BERT’s Attention. Kevin Clark, Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Christopher D. Manning. BlackBoxNLP 2019. [pdf] [code]
  8. Open Sesame: Getting Inside BERT’s Linguistic Knowledge. Yongjie Lin, Yi Chern Tan, Robert Frank. BlackBoxNLP 2019. [pdf] [code]
  9. Analyzing the Structure of Attention in a Transformer Language Model. Jesse Vig, Yonatan Belinkov. BlackBoxNLP 2019. [pdf]
  10. Blackbox meets blackbox: Representational Similarity and Stability Analysis of Neural Language Models and Brains. Samira Abnar, Lisa Beinborn, Rochelle Choenni, Willem Zuidema. BlackBoxNLP 2019. [pdf]
  11. BERT Rediscovers the Classical NLP Pipeline. Ian Tenney, Dipanjan Das, Ellie Pavlick. ACL 2019. [pdf]
  12. How multilingual is Multilingual BERT?. Telmo Pires, Eva Schlinger, Dan Garrette. ACL 2019. [pdf]
  13. What Does BERT Learn about the Structure of Language?. Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah. ACL 2019. [pdf]
  14. Beto, Bentz, Becas: The Surprising Cross-Lingual Effectiveness of BERT. Shijie Wu, Mark Dredze. EMNLP 2019. [pdf]
  15. How Contextual are Contextualized Word Representations? Comparing the Geometry of BERT, ELMo, and GPT-2 Embeddings. Kawin Ethayarajh. EMNLP 2019. [pdf]
  16. Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments. Timothy Niven, Hung-Yu Kao. ACL 2019. [pdf] [code]
  17. Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP. Eric Wallace, Shi Feng, Nikhil Kandpal, Matt Gardner, Sameer Singh. EMNLP 2019. [pdf] [code]
  18. The Bottom-up Evolution of Representations in the Transformer: A Study with Machine Translation and Language Modeling Objectives. Elena Voita, Rico Sennrich, Ivan Titov. EMNLP 2019. [pdf]
  19. Do NLP Models Know Numbers? Probing Numeracy in Embeddings. Eric Wallace, Yizhong Wang, Sujian Li, Sameer Singh, Matt Gardner. EMNLP 2019. [pdf]
  20. Investigating BERT’s Knowledge of Language: Five Analysis Methods with NPIs. Alex Warstadt, Yu Cao, Ioana Grosu, Wei Peng, Hagen Blix, Yining Nie, Anna Alsop, Shikha Bordia, Haokun Liu, Alicia Parrish, Sheng-Fu Wang, Jason Phang, Anhad Mohananey, Phu Mon Htut, Paloma Jeretič, Samuel R. Bowman. EMNLP 2019. [pdf] [code]
  21. Visualizing and Understanding the Effectiveness of BERT. Yaru Hao, Li Dong, Furu Wei, Ke Xu. EMNLP 2019. [pdf]
  22. Visualizing and Measuring the Geometry of BERT. Andy Coenen, Emily Reif, Ann Yuan, Been Kim, Adam Pearce, Fernanda Viégas, Martin Wattenberg. NeurIPS 2019. [pdf]
  23. On the Validity of Self-Attention as Explanation in Transformer Models. Gino Brunner, Yang Liu, Damián Pascual, Oliver Richter, Roger Wattenhofer. Preprint. [pdf]
  24. Transformer Dissection: An Unified Understanding for Transformer’s Attention via the Lens of Kernel. Yao-Hung Hubert Tsai, Shaojie Bai, Makoto Yamada, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov. EMNLP 2019. [pdf]
  25. Language Models as Knowledge Bases? Fabio Petroni, Tim Rocktäschel, Patrick Lewis, Anton Bakhtin, Yuxiang Wu, Alexander H. Miller, Sebastian Riedel. EMNLP 2019, [pdf] [code]
  26. To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks. Matthew E. Peters, Sebastian Ruder, Noah A. Smith. RepL4NLP 2019, [pdf]
  27. On the Cross-lingual Transferability of Monolingual Representations. Mikel Artetxe, Sebastian Ruder, Dani Yogatama. Preprint, [pdf] [dataset]
  28. A Structural Probe for Finding Syntax in Word Representations. John Hewitt, Christopher D. Manning. NAACL 2019. [pdf]
  29. Assessing BERT’s Syntactic Abilities. Yoav Goldberg. Technical Report. [pdf]
  30. What do you learn from context? Probing for sentence structure in contextualized word representations. Ian Tenney, Patrick Xia, Berlin Chen, Alex Wang, Adam Poliak, R. Thomas McCoy, Najoung Kim, Benjamin Van Durme, Samuel R. Bowman,
    Dipanjan Das, and Ellie Pavlick    . ICLR 2019. [pdf]
  31. Can You Tell Me How to Get Past Sesame Street? Sentence-Level Pretraining Beyond Language Modeling. Alex Wang, Jan Hula, Patrick Xia, Raghavendra Pappagari, R. Thomas McCoy, Roma Patel, Najoung Kim, Ian Tenney, Yinghui Huang, Katherin Yu, Shuning Jin, Berlin Chen, Benjamin Van Durme, Edouard Grave, Ellie Pavlick, Samuel R. Bowman. ACL 2019. [pdf]

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