論文の概要: Towards explainable evaluation of language models on the semantic similarity of visual concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03723v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 11:40:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 12:31:44.845271
• Title: Towards explainable evaluation of language models on the semantic similarity of visual concepts
• Title（参考訳）: 視覚概念の意味的類似性に関する言語モデルの説明可能な評価に向けて
• Authors: Maria Lymperaiou, George Manoliadis, Orfeas Menis Mastromichalakis, Edmund G. Dervakos and Giorgos Stamou
• Abstract要約: 本稿では,視覚語彙の意味的類似性に焦点をあて,ハイパフォーマンスな事前学習言語モデルの振る舞いを考察する。 まず、検索したインスタンスの概念的品質を理解するために必要となる、説明可能な評価指標の必要性に対処する。 第二に、健全なクエリセマンティクスに対する敵対的な介入は、不透明なメトリクスの脆弱性を露呈し、学習された言語表現におけるパターンを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in NLP research, such as the advent of Transformer models have indisputably contributed to major advancements in several tasks. However, few works research robustness and explainability issues of their evaluation strategies. In this work, we examine the behavior of high-performing pre-trained language models, focusing on the task of semantic similarity for visual vocabularies. First, we address the need for explainable evaluation metrics, necessary for understanding the conceptual quality of retrieved instances. Our proposed metrics provide valuable insights in local and global level, showcasing the inabilities of widely used approaches. Secondly, adversarial interventions on salient query semantics expose vulnerabilities of opaque metrics and highlight patterns in learned linguistic representations.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルの出現のような最近のNLP研究のブレークスルーは、いくつかのタスクにおいて大きな進歩をもたらした。 しかし、評価戦略の堅牢性と説明可能性の問題を研究する研究はほとんどない。 本研究では,視覚語彙の意味的類似性に着目し,ハイパフォーマンスな事前学習言語モデルの振る舞いを検討する。 まず、検索したインスタンスの概念的品質を理解するために必要な、説明可能な評価指標の必要性に対処する。 提案するメトリクスは,地域およびグローバルレベルで貴重な洞察を提供し,広く使用されているアプローチの不安定性を示す。 第二に、サルエントなクエリセマンティクスに対する敵対的介入は、不透明なメトリクスの脆弱性を露呈し、学習した言語表現のパターンを強調する。

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