الملخص نقدم إطارا نظري لفهم وتوقع تعقيد مهام تصنيف التسلسل، باستخدام تمديد جديد لنظرية حساسية وظيفة المنطقية. حساسية الوظيفة، نظرا للتوزيع على تسلسل الإدخال، يحدد عدد الفك القصير من تسلسل الإدخال الذي يمكن تغيير كل منهما بشكل فردي لتغيير الإخراج. نقو
ل أن أساليب تصنيف التسلسل القياسية متحيزة نحو تعلم وظائف الحساسية المنخفضة، بحيث تكون المهام التي تتطلب حساسية عالية أكثر صعوبة. تحقيقا لهذه الغاية، نظهر تحليليا أن المصنفات المعجمية البسيطة يمكن أن تعبر فقط عن وظائف الحساسية المحددة، ونظرا تجريبيا أن وظائف الحساسية المنخفضة هي أسهل للتعلم من أجل LSTMS. ثم نقدر الحساسية في 15 مهام NLP، ويجد أن الحساسية أعلى على المهام الصعبة التي تم جمعها في الغراء أكثر من مهام تصنيف النص البسيطة، وأن الحساسية تتنبأ بأداء كل من المصنفات المعجمية البسيطة والفانيليا BILSTMS دون إشارة إلى تضمينات محاط بأذى. في غضون مهمة، تتوقع الحساسية المدخلات من الصعب على هذه النماذج البسيطة. تشير نتائجنا إلى أن نجاح التمثيلات السياقية المسبقة بشكل كبير ينبع جزئيا لأنهم يقدمون تمثيلات يمكن استخراج المعلومات من خلال فك رموز حساسية منخفضة الحساسية.
