論文の概要: Model Explainability in Deep Learning Based Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07410v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 13:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:33:08.768192
• Title: Model Explainability in Deep Learning Based Natural Language Processing
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく自然言語処理におけるモデル説明可能性
• Authors: Shafie Gholizadeh and Nengfeng Zhou
• Abstract要約: 我々は、一般的な機械学習モデル説明可能性方法論をレビューし、比較した。 NLP分類モデルにNLP説明可能性手法の1つを適用した。 我々は,NLPモデルの特質から,いくつかの共通点を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) model explainability has received growing attention, especially in the area related to model risk and regulations. In this paper, we reviewed and compared some popular ML model explainability methodologies, especially those related to Natural Language Processing (NLP) models. We then applied one of the NLP explainability methods Layer-wise Relevance Propagation (LRP) to a NLP classification model. We used the LRP method to derive a relevance score for each word in an instance, which is a local explainability. The relevance scores are then aggregated together to achieve global variable importance of the model. Through the case study, we also demonstrated how to apply the local explainability method to false positive and false negative instances to discover the weakness of a NLP model. These analysis can help us to understand NLP models better and reduce the risk due to the black-box nature of NLP models. We also identified some common issues due to the special natures of NLP models and discussed how explainability analysis can act as a control to detect these issues after the model has been trained.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデル説明容易性は特にモデルリスクと規制に関連する領域で注目されている。 本稿では,一般的なMLモデル説明可能性方法論,特に自然言語処理(NLP)モデルについてレビューし,比較する。 次に, nlp分類モデルに対して, 層間相関伝播法 (lrp) を適用した。 我々は,LRP法を用いて,各単語の関連点の導出を行った。 次に関連性スコアを集約し、モデルのグローバル変数重要度を達成する。 ケーススタディを通じて,NLPモデルの弱点を発見するために,局所的説明可能性法を偽陽性および偽陰性事例に適用する方法を実証した。 これらの分析は、NLPモデルのブラックボックスの性質により、NLPモデルをよりよく理解し、リスクを低減するのに役立つ。 また,NLPモデルの特殊性に起因する一般的な問題を明らかにし,モデルが訓練された後にこれらの問題を検出する制御として,説明可能性分析がどのように機能するかについて議論した。

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