متواضع وحساسية نماذج بيرت توقع مرض الزهايمر من النص

إن فهم متانة وحساسية نماذج بيرت التي تتنبأ بمرض الزهايمر من النص أمر مهم لكلا نماذج تصنيف أفضل وفهم قدراتها وقيودها.في هذه الورقة، نقوم بتحليل كيفية تأثير كمية خاضعة للرقابة من التعديلات المرجوة وغير المرغوبة التي تؤثر على أداء بيرت.نظهر أن بيرت قوية للتغيرات اللغوية الطبيعية في النص.من ناحية أخرى، نظهر أن بيرت ليست حساسة لإزالة المعلومات المهمة سريريا من النص.

Understanding robustness and sensitivity of BERT models predicting Alzheimer's disease from text is important for both developing better classification models and for understanding their capabilities and limitations. In this paper, we analyze how a controlled amount of desired and undesired text alterations impacts performance of BERT. We show that BERT is robust to natural linguistic variations in text. On the other hand, we show that BERT is not sensitive to removing clinically important information from text.