論文の概要: How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in Generative Sequence Labeling?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10767v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 05:01:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:36:02.275495
• Title: How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in Generative Sequence Labeling?
• Title（参考訳）: ジェネレーションシーケンスラベリングにおけるビームサーチはどのようにスパンレベル信頼度推定を改善するか?
• Authors: Kazuma Hashimoto and Iftekhar Naim and Karthik Raman
• Abstract要約: 本稿では,生成配列ラベリングにおけるモデル信頼度の推定に関する実証的な知見を提供する。 6つの公開データセットで検証した結果,提案手法は生成配列ラベルモデルのキャリブレーション誤差を著しく低減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.724586937686464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-text generation models have increasingly become the go-to solution for a wide variety of sequence labeling tasks (e.g., entity extraction and dialog slot filling). While most research has focused on the labeling accuracy, a key aspect -- of vital practical importance -- has slipped through the cracks: understanding model confidence. More specifically, we lack a principled understanding of how to reliably gauge the confidence of a model in its predictions for each labeled span. This paper aims to provide some empirical insights on estimating model confidence for generative sequence labeling. Most notably, we find that simply using the decoder's output probabilities is not the best in realizing well-calibrated confidence estimates. As verified over six public datasets of different tasks, we show that our proposed approach -- which leverages statistics from top-$k$ predictions by a beam search -- significantly reduces calibration errors of the predictions of a generative sequence labeling model.
• Abstract（参考訳）: テキストからテキストへの生成モデルは、さまざまなシーケンスラベリングタスク(エンティティ抽出やダイアログスロットの充填など)のゴーツーソリューションになりつつある。 ほとんどの研究はラベル付けの精度に重点を置いているが、重要な実践的重要性を持つ重要な側面は、モデルの信頼性を理解することである。 より具体的には、ラベル付きスパン毎の予測においてモデルの信頼度を確実に評価する方法の原則的な理解が欠けている。 本稿では,生成配列ラベリングにおけるモデル信頼度の推定に関する実証的な知見を提供する。 最も注目すべきは、デコーダの出力確率を単純に使うだけでは、十分な信頼度推定を実現するのに最適ではないことである。 6つの異なるタスクの公開データセットを検証した結果,ビーム探索によるトップ$k$予測の統計量を活用する手法が,生成シーケンスラベリングモデルの予測の校正誤差を著しく低減することを示した。

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