論文の概要: A Study of Automatic Metrics for the Evaluation of Natural Language Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08545v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 17:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:31:10.621027
• Title: A Study of Automatic Metrics for the Evaluation of Natural Language Explanations
• Title（参考訳）: 自然言語解説評価のための自動測定法の検討
• Authors: Miruna Clinciu, Arash Eshghi, and Helen Hastie
• Abstract要約: このような説明の生成と自然言語生成(NLG)の評価の多くの研究分野との平行性を検討する。 本稿では,ベイズネットワークのためのnl説明のクラウドソースコーパスであるexban corpusを提案する。 BERTScore や BLEURT などの埋め込みベースの自動 NLG 評価手法は、BLEU や ROUGE などのワードオーバーラップ指標と比較して、人間の評価と高い相関性を有することが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As transparency becomes key for robotics and AI, it will be necessary to evaluate the methods through which transparency is provided, including automatically generated natural language (NL) explanations. Here, we explore parallels between the generation of such explanations and the much-studied field of evaluation of Natural Language Generation (NLG). Specifically, we investigate which of the NLG evaluation measures map well to explanations. We present the ExBAN corpus: a crowd-sourced corpus of NL explanations for Bayesian Networks. We run correlations comparing human subjective ratings with NLG automatic measures. We find that embedding-based automatic NLG evaluation methods, such as BERTScore and BLEURT, have a higher correlation with human ratings, compared to word-overlap metrics, such as BLEU and ROUGE. This work has implications for Explainable AI and transparent robotic and autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学やAIにとって透明性が鍵となるため、自動生成された自然言語(NL)の説明を含む透明性を提供する方法を評価する必要がある。 本稿では,このような説明の生成と,自然言語生成(NLG)の評価分野との類似性について検討する。 具体的には,NLG評価尺度のどれが説明によく対応しているかを検討する。 本稿では,ベイズネットワークのためのnl説明のクラウドソースコーパスであるexban corpusを提案する。 人間の主観的評価とNLG自動測定とを相関関係で比較した。 BERTScore や BLEURT などの埋め込みベースの自動 NLG 評価手法は、BLEU や ROUGE などのワードオーバーラップ指標と比較して、人間の評価と高い相関性を有することが分かりました。 この研究は、説明可能なAIと透明なロボットと自律システムに影響を及ぼす。

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