論文の概要: Evaluating Saliency Methods for Neural Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05824v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 21:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:35:31.992367
• Title: Evaluating Saliency Methods for Neural Language Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルのための相性評価法
• Authors: Shuoyang Ding, Philipp Koehn
• Abstract要約: サリエンシ法はニューラルネットワーク予測の解釈に広く用いられている。 同じモデルによって行われた同じ予測の解釈でさえ、異なるサリエンシー方法のバリエーションは一致しません。 我々は,NLPモデルの基本カテゴリであるニューラル言語モデルに基づいて,サリエンシ手法の包括的,定量的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.309351023703018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Saliency methods are widely used to interpret neural network predictions, but different variants of saliency methods often disagree even on the interpretations of the same prediction made by the same model. In these cases, how do we identify when are these interpretations trustworthy enough to be used in analyses? To address this question, we conduct a comprehensive and quantitative evaluation of saliency methods on a fundamental category of NLP models: neural language models. We evaluate the quality of prediction interpretations from two perspectives that each represents a desirable property of these interpretations: plausibility and faithfulness. Our evaluation is conducted on four different datasets constructed from the existing human annotation of syntactic and semantic agreements, on both sentence-level and document-level. Through our evaluation, we identified various ways saliency methods could yield interpretations of low quality. We recommend that future work deploying such methods to neural language models should carefully validate their interpretations before drawing insights.
• Abstract（参考訳）: saliencyメソッドはニューラルネットワークの予測を解釈するために広く使われているが、saliencyメソッドの異なる変種は、同じモデルによってなされる同じ予測の解釈にもよく一致しない。 これらのケースでは、分析に使用するのに十分な信頼度があるのか、どのように判断するか? この問題に対処するため,我々はNLPモデルの基本カテゴリであるニューラル言語モデルに基づいて,サリエンシ手法の包括的,定量的評価を行う。 予測解釈の質を2つの視点から評価し、それぞれがこれらの解釈の望ましい性質である可能性と忠実性を表す。 本評価は,既存の構文的および意味的合意の人間の注釈から構築した4つの異なるデータセットに基づいて,文レベルと文書レベルの両方で実施する。 評価を通して, 塩分法が低品質の解釈をもたらす様々な方法を特定した。 このような手法をニューラルネットワークモデルにデプロイする作業は、洞察を引き出す前に、解釈を慎重に検証することを推奨する。

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