論文の概要: StyLEx: Explaining Styles with Lexicon-Based Human Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07469v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 02:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:25:53.714739
• Title: StyLEx: Explaining Styles with Lexicon-Based Human Perception
• Title（参考訳）: stylex: 語彙に基づく人間の知覚によるスタイルの説明
• Authors: Shirley Anugrah Hayati, Kyumin Park, Dheeraj Rajagopal, Lyle Ungar, Dongyeop Kang
• Abstract要約: スタイレックス(Stylex)は、スタイリスティックな語彙の人間の認識を学習し、これらのスタイリスティックな単語を文のスタイルを予測するための追加情報として利用するモデルである。 実験の結果,Stylexは文レベルの予測性能を犠牲にすることなく,人文的な語彙的説明が可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.060460823186958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Style plays a significant role in how humans express themselves and communicate with others. Large pre-trained language models produce impressive results on various style classification tasks. However, they often learn spurious domain-specific words to make predictions. This incorrect word importance learned by the model often leads to ambiguous token-level explanations which do not align with human perception of linguistic styles. To tackle this challenge, we introduce StyLEx, a model that learns annotated human perceptions of stylistic lexica and uses these stylistic words as additional information for predicting the style of a sentence. Our experiments show that StyLEx can provide human-like stylistic lexical explanations without sacrificing the performance of sentence-level style prediction on both original and out-of-domain datasets. Explanations from StyLEx show higher sufficiency, and plausibility when compared to human annotations, and are also more understandable by human judges compared to the existing widely-used saliency baseline.
• Abstract（参考訳）: スタイルは、人間が自分自身を表現し、他人とコミュニケーションする方法において重要な役割を果たす。 大きな事前学習された言語モデルは、様々なスタイルの分類タスクで印象的な結果を生み出す。 しかし、しばしばドメイン固有の単語を学習して予測する。 このモデルによって学習された誤った単語の重要性は、言語スタイルに対する人間の認識と一致しない曖昧なトークンレベルの説明につながることが多い。 この課題に取り組むために,スタイリスティックな語彙の注釈付き人間の知覚を学習し,これらのスタイリスティックな単語を文のスタイルを予測する追加情報として用いるモデルstylexを提案する。 実験の結果,stylexは原文と外文の両方の文レベルの予測性能を犠牲にすることなく,人間のようなスタイル的語彙的説明を提供できることがわかった。 Stylexによる説明は、人間のアノテーションと比較して、より満足度が高く、妥当性が高く、また既存の広く使われているサリエンシベースラインに比べて、人間の判断もより理解しやすい。

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