論文の概要: Learning to Reject with a Fixed Predictor: Application to
Decontextualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09044v1
- Date: Sun, 22 Jan 2023 03:04:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-01-24 15:15:33.619717
- Title: Learning to Reject with a Fixed Predictor: Application to
Decontextualization
- Title（参考訳）: 定型予測器による拒絶学習:非文脈化への応用
- Authors: Christopher Mohri, Daniel Andor, Eunsol Choi, Michael Collins
- Abstract要約: 本稿では,自然言語処理に適用可能な定型予測器のリジェクションオプションを用いた分類問題について検討する。
本稿では,このシナリオに対する新しい問題定式化と,新しいサロゲート損失関数を最小化するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,誤差率を半減させた場合のカバレッジを$sim!25%$で改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.011953702958106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of classification with a reject option for a fixed
predictor, applicable in natural language processing. \ignore{where many
correct labels are often possible} We introduce a new problem formulation for
this scenario, and an algorithm minimizing a new surrogate loss function. We
provide a complete theoretical analysis of the surrogate loss function with a
strong $H$-consistency guarantee. For evaluation, we choose the
\textit{decontextualization} task, and provide a manually-labelled dataset of
$2\mathord,000$ examples. Our algorithm significantly outperforms the baselines
considered, with a $\sim\!\!25\%$ improvement in coverage when halving the
error rate, which is only $\sim\!\! 3 \%$ away from the theoretical limit.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,自然言語処理に適用可能な定型予測器のリジェクトオプションによる分類問題について検討する。
このシナリオに新たな問題定式化を導入し,新しいサロゲート損失関数を最小化するアルゴリズムを提案する。
我々は、強い$h$-一貫性保証を持つサーロゲート損失関数の完全な理論的解析を提供する。
評価には、textit{decontextualization}タスクを選択し、手動で2,000ドルのサンプルのデータセットを提供する。
我々のアルゴリズムは、考慮されたベースラインを大幅に上回り、$\sim\!
\!
25\%$ エラーレートを半分にした場合のカバレッジ改善は$\sim\!
\!
3 % は理論上の限界から遠ざかっている。
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