論文の概要: Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01518v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 00:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-05 03:13:43.245602
• Title: Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and Attribution
• Title（参考訳）: アブレーションと属性による抽象要約モデルの解離生成モード
• Authors: Jiacheng Xu and Greg Durrett
• Abstract要約: 本稿では,要約モデル決定を解釈する2段階の手法を提案する。 まず、各デコーダ決定を複数の生成モードの1つに分類するために、モデル全体を非難することでモデルの振舞いを解析する。 入力に依存する決定を分離した後、いくつかの異なる帰属法を用いてこれらの決定を解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.2658286826597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the prominence of neural abstractive summarization models, we know little about how they actually form summaries and how to understand where their decisions come from. We propose a two-step method to interpret summarization model decisions. We first analyze the model's behavior by ablating the full model to categorize each decoder decision into one of several generation modes: roughly, is the model behaving like a language model, is it relying heavily on the input, or is it somewhere in between? After isolating decisions that do depend on the input, we explore interpreting these decisions using several different attribution methods. We compare these techniques based on their ability to select content and reconstruct the model's predicted token from perturbations of the input, thus revealing whether highlighted attributions are truly important for the generation of the next token. While this machinery can be broadly useful even beyond summarization, we specifically demonstrate its capability to identify phrases the summarization model has memorized and determine where in the training pipeline this memorization happened, as well as study complex generation phenomena like sentence fusion on a per-instance basis.
• Abstract（参考訳）: 神経的抽象的要約モデルの優位性にもかかわらず、どのようにして要約を形成するのか、どのように決定が下されるのかはほとんど分かっていない。 要約モデル決定を解釈する2段階の手法を提案する。 私たちはまず、各デコーダの決定を複数のジェネレーションモードの1つに分類するためにモデル全体を補足することで、モデルの振る舞いを分析します。 入力に依存する決定を分離した後、複数の異なる帰属法を用いてこれらの決定を解釈する。 提案手法は,入力の摂動からモデルが予測するトークンを抽出し再構成する能力に基づいて,これらの手法を比較し,次のトークンの生成においてハイライト属性が本当に重要であるかどうかを明らかにする。 この機械は要約を超えても広く有用であるが、要約モデルが記憶したフレーズを識別し、この記憶がどこで起こったかを判断し、また、文の融合のような複雑な生成現象をインスタンス単位で研究する能力を示す。

関連論文リスト

• Heat Death of Generative Models in Closed-Loop Learning [63.83608300361159]
  本研究では、独自の学習データセットに加えて、生成したコンテンツをフィードバックする生成モデルの学習ダイナミクスについて検討する。 各イテレーションで十分な量の外部データが導入されない限り、非自明な温度がモデルを退化させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T21:51:39Z)
• Towards Interpretable Deep Reinforcement Learning Models via Inverse Reinforcement Learning [27.841725567976315]
  本稿では,逆逆強化学習を利用した新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、強化学習モデルによる決定のグローバルな説明を提供する。 モデルの意思決定過程を要約することで、モデルが従う直感的な傾向を捉える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T17:01:59Z)
• Speech Summarization using Restricted Self-Attention [79.89680891246827]
  音声要約に最適化された単一モデルを提案する。 提案モデルでは,ハウ-2コーパスの音声を直接要約する手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T18:21:23Z)
• Fairness-aware Summarization for Justified Decision-Making [16.47665757950391]
  テキストベースニューラルネットワークの正当化における不公平性の問題に焦点をあてる。 本研究では,これらのモデルにおけるバイアスを検出し,対処するための,公平性を考慮した要約機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T17:04:10Z)
• Improving Faithfulness in Abstractive Summarization with Contrast Candidate Generation and Selection [54.38512834521367]
  モデル非依存後処理技術としてのコントラスト候補生成と選択について検討する。 代替候補要約を生成して判別補正モデルを学習する。 このモデルを使用して、最終的な出力サマリーとして最適な候補を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T05:39:24Z)
• Paired Examples as Indirect Supervision in Latent Decision Models [109.76417071249945]
  我々は、ペア化された例を活用して、潜在的な決定を学習するためのより強力な手がかりを提供する方法を紹介します。 DROPデータセット上のニューラルネットワークを用いた合成質問応答の改善に本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T03:58:30Z)
• Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable Explanations [64.85696493596821]
  コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。 本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。 このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z)
• Understanding Neural Abstractive Summarization Models via Uncertainty [54.37665950633147]
  seq2seq抽象要約モデルは、自由形式の方法でテキストを生成する。 モデルのトークンレベルの予測のエントロピー、すなわち不確実性について検討する。 要約とテキスト生成モデルをより広範囲に解析する上で,不確実性は有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:57:27Z)
• Learning Invariances for Interpretability using Supervised VAE [0.0]
  我々はモデルを解釈する手段としてモデル不変性を学習する。 可変オートエンコーダ(VAE)の教師型形式を提案する。 我々は、我々のモデルと特徴属性の手法を組み合わせることで、モデルの意思決定プロセスについてよりきめ細やかな理解を得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T10:14:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。