論文の概要: On the Interaction of Belief Bias and Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15355v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 12:49:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 00:00:37.437718
• Title: On the Interaction of Belief Bias and Explanations
• Title（参考訳）: 信念バイアスと説明の相互作用について
• Authors: Ana Valeria Gonzalez, Anna Rogers, Anders S{\o}gaard
• Abstract要約: 我々は,信念バイアスの概観,人的評価における役割,そしてNLP実践者の考え方について述べる。 本研究では,評価における信念バイアスを考慮に入れることの重要性を指摘しながら,このような制御を導入する際に,最高性能の手法に関する結論が変化することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.211128681972148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A myriad of explainability methods have been proposed in recent years, but there is little consensus on how to evaluate them. While automatic metrics allow for quick benchmarking, it isn't clear how such metrics reflect human interaction with explanations. Human evaluation is of paramount importance, but previous protocols fail to account for belief biases affecting human performance, which may lead to misleading conclusions. We provide an overview of belief bias, its role in human evaluation, and ideas for NLP practitioners on how to account for it. For two experimental paradigms, we present a case study of gradient-based explainability introducing simple ways to account for humans' prior beliefs: models of varying quality and adversarial examples. We show that conclusions about the highest performing methods change when introducing such controls, pointing to the importance of accounting for belief bias in evaluation.
• Abstract（参考訳）: 近年,数多くの説明可能性法が提案されているが,その評価方法についてのコンセンサスはほとんどない。 自動メトリクスはクイックベンチマークを可能にするが、そのようなメトリクスが説明とのヒューマンインタラクションをどのように反映するかは明確ではない。 人間の評価は極めて重要であるが、以前のプロトコルは人間のパフォーマンスに影響する信念バイアスを考慮せず、誤解を招く結論につながる可能性がある。 我々は,信念バイアスの概観,人的評価における役割,そしてNLP実践者の考え方について概説する。 2つの実験パラダイムについて,人間の先行する信念を説明する簡単な方法を導入するグラデーションに基づく説明可能性のケーススタディを提案する。 評価における信念バイアスを考慮に入れることの重要性を指摘し,高パフォーマンス手法に関する結論が変化していることを示す。

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