論文の概要: Teach Me to Explain: A Review of Datasets for Explainable NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12060v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 04:25:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 03:18:47.437553
• Title: Teach Me to Explain: A Review of Datasets for Explainable NLP
• Title（参考訳）: Teach Me to Explain: A Review of Datasets for Explainable NLP
• Authors: Sarah Wiegreffe and Ana Marasovi\'c
• Abstract要約: 説明可能なNLP(ExNLP)は、人間の注釈付き説明の収集にますます注力しています。 これらの説明は、予測タスクのパフォーマンスを改善するためのデータ拡張、モデルに予測を説明するための説明を訓練するための損失信号、モデル生成された説明の品質を評価する手段として、下流の3つの方法で使用される。 本稿では,3つの主要な説明クラス(highlights,free-text,structured)を特定し,各型に注釈を付けて文献を整理し,これまでに学んだことを指摘し,将来的にはexnlpデータセットの収集を推奨する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.256505195819595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable NLP (ExNLP) has increasingly focused on collecting human-annotated explanations. These explanations are used downstream in three ways: as data augmentation to improve performance on a predictive task, as a loss signal to train models to produce explanations for their predictions, and as a means to evaluate the quality of model-generated explanations. In this review, we identify three predominant classes of explanations (highlights, free-text, and structured), organize the literature on annotating each type, point to what has been learned to date, and give recommendations for collecting ExNLP datasets in the future.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なNLP(ExNLP)は、人間の注釈付き説明の収集にますます注力しています。 これらの説明は、予測タスクのパフォーマンスを改善するためのデータ拡張、モデルに予測を説明するための説明を訓練するための損失信号、モデル生成された説明の品質を評価する手段として、下流の3つの方法で使用される。 本稿では,3つの主要な説明クラス(highlights,free-text,structured)を特定し,各型に注釈を付けて文献を整理し,これまでに学んだことを指摘し,将来的にはexnlpデータセットの収集を推奨する。

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