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论文项目介绍：Dodrio
Dodrio 是一个交互式可视化系统，专为帮助自然语言处理（NLP）的研究人员和实践者而设计。该系统的核心功能是分析和比较基于 Transformer 模型中的注意力权重，并结合语言学知识进行深入研究。
核心功能
Dodrio 提供了直观的可视化工具，使用户能够轻松了解 Transformer 模型的内部工作原理。在自然语言处理领域，注意力机制是现代 Transformer 模型，如 BERT 和 GPT 系列的核心组成部分。通过 Dodrio，研究人员和开发者可以交互式地探索这些模型的注意力权重，从而更好地理解模型做出某个决策的依据。
使用方法
如果您希望在本地运行 Dodrio，您可以通过以下步骤实现：
-
克隆或者下载项目代码： 您可以使用
git clone命令将代码存储库克隆到本地，或者使用degit仅下载最新代码而不包含历史提交记录。git clone git@github.com:poloclub/dodrio.git或者：
degit poloclub/dodrio -
安装依赖项： 在终端中运行以下命令以安装所需依赖：
npm install -
启动 Dodrio： 运行以下命令启动 Dodrio：
npm run dev
运行成功后，您可以通过浏览器访问 localhost:5000，并在其中探索 Dodrio 仪表板。
实时演示
如果您对 Dodrio 的功能感兴趣，并希望先体验一下，可以访问项目的实时演示页面。在演示页面中，可以直接感受项目的强大功能和直观的用户界面。
项目贡献者
Dodrio 由以下几位研究者创建：Zijie J. Wang, Robert Turko 和 Duen Horng Chau。这一团队在交互式可视化工具的设计和开发上提供了重要的贡献，为自然语言处理领域的深入研究开辟了新的途径。
许可证信息
Dodrio 是基于 MIT 开源许可证发布的，您可以根据需要在个人或商业项目中自由使用。
联系方式
如有疑问或需要进一步的信息，欢迎通过 GitHub 项目页面提出问题，或者直接联系主要开发者 Jay Wang。
通过 Dodrio，研究人员和开发者能够更直观、更深刻地理解复杂的 Transformer 模型，有助于推动自然语言处理技术的进一步发展。
