論文の概要: Explaining Language Models' Predictions with High-Impact Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02160v1
• Date: Wed, 3 May 2023 14:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 14:37:16.685925
• Title: Explaining Language Models' Predictions with High-Impact Concepts
• Title（参考訳）: 高速概念を用いた言語モデルの予測
• Authors: Ruochen Zhao, Shafiq Joty, Yongjie Wang, Tan Wang
• Abstract要約: 概念ベースの解釈可能性手法をNLPに拡張するための完全なフレームワークを提案する。 出力予測が大幅に変化する特徴を最適化する。 本手法は, ベースラインと比較して, 予測的影響, ユーザビリティ, 忠実度に関する優れた結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.47612457613113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of large-scale pretrained language models has posed unprecedented challenges in deriving explanations of why the model has made some predictions. Stemmed from the compositional nature of languages, spurious correlations have further undermined the trustworthiness of NLP systems, leading to unreliable model explanations that are merely correlated with the output predictions. To encourage fairness and transparency, there exists an urgent demand for reliable explanations that allow users to consistently understand the model's behavior. In this work, we propose a complete framework for extending concept-based interpretability methods to NLP. Specifically, we propose a post-hoc interpretability method for extracting predictive high-level features (concepts) from the pretrained model's hidden layer activations. We optimize for features whose existence causes the output predictions to change substantially, \ie generates a high impact. Moreover, we devise several evaluation metrics that can be universally applied. Extensive experiments on real and synthetic tasks demonstrate that our method achieves superior results on {predictive impact}, usability, and faithfulness compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習された言語モデルの出現は、モデルがなぜいくつかの予測をしたのかを説明する上で、前例のない課題となった。 言語の構成の性質からすると、突発的な相関はNLPシステムの信頼性をさらに低下させ、単に出力予測と相関した信頼性の低いモデル説明につながった。 公平さと透明性を促進するために、ユーザがモデルの振る舞いを一貫して理解できるように、信頼できる説明を求める緊急の要求がある。 本研究では,概念に基づく解釈可能性手法をNLPに拡張するための完全なフレームワークを提案する。 具体的には,事前学習したモデルの隠れレイヤアクティベーションから予測高レベル特徴(概念)を抽出するポストホック解釈法を提案する。 我々は,出力予測が大幅に変化するような特徴を最適化する。 さらに、普遍的に適用可能ないくつかの評価指標を考案する。 実および合成タスクに関する広範な実験により,本手法は,ベースラインと比較して,予測的影響,ユーザビリティ,忠実性において優れた結果が得られることが示された。

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