論文の概要: Explain and Predict, and then Predict Again

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04109v2
• Date: Thu, 4 Feb 2021 05:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 14:52:32.627991
• Title: Explain and Predict, and then Predict Again
• Title（参考訳）: 説明し 予測し 再び予測します
• Authors: Zijian Zhang, Koustav Rudra, Avishek Anand
• Abstract要約: 説明生成フェーズにおけるマルチタスク学習を用いたExPredを、効果的なトレードオフ説明と予測損失として提案します。 3つの多様な言語データセットに対するアプローチを幅広く評価しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.865156063241553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A desirable property of learning systems is to be both effective and interpretable. Towards this goal, recent models have been proposed that first generate an extractive explanation from the input text and then generate a prediction on just the explanation called explain-then-predict models. These models primarily consider the task input as a supervision signal in learning an extractive explanation and do not effectively integrate rationales data as an additional inductive bias to improve task performance. We propose a novel yet simple approach ExPred, that uses multi-task learning in the explanation generation phase effectively trading-off explanation and prediction losses. And then we use another prediction network on just the extracted explanations for optimizing the task performance. We conduct an extensive evaluation of our approach on three diverse language datasets -- fact verification, sentiment classification, and QA -- and find that we substantially outperform existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 学習システムの望ましい特性は、効果的かつ解釈可能であることである。 この目的に向けて、入力テキストから抽出された説明をまず生成し、説明-then-predict modelと呼ばれる説明のみに基づいて予測を生成する、最近のモデルが提案されている。 これらのモデルは、主に抽出説明を学ぶ際の監督信号としてタスク入力を考慮し、有理化データを追加の帰納的バイアスとして効果的に統合しない。 我々は,説明生成フェーズにおけるマルチタスク学習を効果的にトレードオフ説明と予測損失に活用する,新しいシンプルなアプローチであるExPredを提案する。 そして、抽出した説明だけで別の予測ネットワークを使用してタスク性能を最適化する。 我々は、ファクト検証、感情分類、qaという3つの多様な言語データセットに対するアプローチを広範囲に評価し、既存のアプローチを実質的に上回っていることを見出します。

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