論文の概要: Counterfactual Variable Control for Robust and Interpretable Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05581v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 10:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 06:40:06.994866
• Title: Counterfactual Variable Control for Robust and Interpretable Question Answering
• Title（参考訳）: ロバストで解釈可能な質問応答に対する要因変数制御
• Authors: Sicheng Yu, Yulei Niu, Shuohang Wang, Jing Jiang, Qianru Sun
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークに基づく質問応答(QA)モデルは、多くの場合、堅牢でも説明もできない。 本稿では、因果推論を用いてQAモデルのこのような突発的な「能力」を検証する。 本稿では,任意のショートカット相関を明示的に緩和する,CVC(Counterfactual Variable Control)という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.25261576239862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural network based question answering (QA) models are neither robust nor explainable in many cases. For example, a multiple-choice QA model, tested without any input of question, is surprisingly "capable" to predict the most of correct options. In this paper, we inspect such spurious "capability" of QA models using causal inference. We find the crux is the shortcut correlation, e.g., unrobust word alignment between passage and options learned by the models. We propose a novel approach called Counterfactual Variable Control (CVC) that explicitly mitigates any shortcut correlation and preserves the comprehensive reasoning for robust QA. Specifically, we leverage multi-branch architecture that allows us to disentangle robust and shortcut correlations in the training process of QA. We then conduct two novel CVC inference methods (on trained models) to capture the effect of comprehensive reasoning as the final prediction. For evaluation, we conduct extensive experiments using two BERT backbones on both multi-choice and span-extraction QA benchmarks. The results show that our CVC achieves high robustness against a variety of adversarial attacks in QA while maintaining good interpretation ability.
• Abstract（参考訳）: deep neural network based question answering (qa)モデルは、多くの場合、堅牢でも説明もできない。 例えば、質問の入力なしでテストされる多重選択QAモデルは、驚くほど「可能」であり、正しい選択肢の最も多くを予測する。 本稿では、因果推論を用いてQAモデルのこのような素早い「能力」を検証する。 クラックはショートカットの相関関係であり、例えば、モデルの学習したパスとオプションの間の不規則な単語アライメントである。 提案手法は,任意のショートカット相関を明示的に緩和し,ロバストなQAに対する包括的推論を保持する,CVC(Counterfactual Variable Control)と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、qaのトレーニングプロセスでロバストな相関と近距離相関を分離できるマルチブランチアーキテクチャを活用しています。 次に,包括的推論の効果を最終予測として捉えるために,2つの新しいcvc推論手法(トレーニングモデル上で)を実施する。 評価のために,マルチチョイスおよびスパントラクションQAベンチマークの2つのBERTバックボーンを用いて広範囲な実験を行った。 以上の結果から,我々のCVCは,高い解釈能力を維持しつつ,QAにおける様々な敵攻撃に対して高い堅牢性を達成できることが示唆された。

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