論文の概要: Polyjuice: Automated, General-purpose Counterfactual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00288v1
• Date: Fri, 1 Jan 2021 18:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 11:10:21.915402
• Title: Polyjuice: Automated, General-purpose Counterfactual Generation
• Title（参考訳）: polyjuice: 自動化された汎用の反事実生成
• Authors: Tongshuang Wu, Marco Tulio Ribeiro, Jeffrey Heer, Daniel S. Weld
• Abstract要約: 用途から反実数生成を解き放ち、まず汎用的な反実数を収集し、特定の用途に選定することを提案する。 我々は, 自動逆ファクト生成をテキスト生成とし, GPT-2を生成器Polyjuiceにファインチューンし, 流動的で多様な反ファクト生成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.152326506591876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Counterfactual examples have been shown to be useful for many applications, including calibrating, evaluating, and explaining model decision boundaries. However, previous methods for generating such counterfactual examples have been tightly tailored to a specific application, used a limited range of linguistic patterns, or are hard to scale. We propose to disentangle counterfactual generation from its use cases, i.e., gather general-purpose counterfactuals first, and then select them for specific applications. We frame the automated counterfactual generation as text generation, and finetune GPT-2 into a generator, Polyjuice, which produces fluent and diverse counterfactuals. Our method also allows control over where perturbations happen and what they do. We show Polyjuice supports multiple use cases: by generating diverse counterfactuals for humans to label, Polyjuice helps produce high-quality datasets for model training and evaluation, requiring 40% less human effort. When used to generate explanations, Polyjuice helps augment feature attribution methods to reveal models' erroneous behaviors.
• Abstract（参考訳）: モデル決定境界の校正、評価、説明など、多くのアプリケーションでカウンターファクト例が有用であることが示されている。 しかし、そのような反実例を生成するための従来の方法は、特定のアプリケーションに密に調整され、限られた言語パターンを使用したり、スケールするのが困難であった。 そこで本研究では,まず汎用のファクトファクトファクトを収集し,それらを特定の用途に選択することを提案する。 我々は, 自動逆ファクト生成をテキスト生成とし, GPT-2を生成器Polyjuiceにファインチューンし, 流動的で多様な反ファクト生成を行う。 提案手法では,摂動の発生場所と行動の制御も可能である。 我々は、Polyjuiceが複数のユースケースをサポートすることを示した: 人間がラベルを付けるための多様なカウンターファクトを生成することにより、Polyjuiceはモデルトレーニングと評価のための高品質なデータセットの作成を支援し、人間の労力を40%削減する。 説明を生成するために使用されると、polyjuiceはモデルの誤った振る舞いを明らかにするために機能帰属法を強化するのに役立つ。

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