論文の概要: CREST: A Joint Framework for Rationalization and Counterfactual Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17075v1
• Date: Fri, 26 May 2023 16:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:26:31.960761
• Title: CREST: A Joint Framework for Rationalization and Counterfactual Text Generation
• Title（参考訳）: CREST: 合理化と対実テキスト生成のための統合フレームワーク
• Authors: Marcos Treviso, Alexis Ross, Nuno M. Guerreiro, Andr\'e F. T. Martins
• Abstract要約: 我々は選択的合理化と対実テキスト生成のためのフレームワークであるCREST(ContRastive Edits with Sparse raTionalization)を紹介する。 CRESTは、従来の方法よりも自然な有効な偽物を生成する。 CRESTのカウンターファクトを利用して選択的論理を規則化する新たな損失関数は、モデルの堅牢性と合理性の両方を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.606679908174783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selective rationales and counterfactual examples have emerged as two effective, complementary classes of interpretability methods for analyzing and training NLP models. However, prior work has not explored how these methods can be integrated to combine their complementary advantages. We overcome this limitation by introducing CREST (ContRastive Edits with Sparse raTionalization), a joint framework for selective rationalization and counterfactual text generation, and show that this framework leads to improvements in counterfactual quality, model robustness, and interpretability. First, CREST generates valid counterfactuals that are more natural than those produced by previous methods, and subsequently can be used for data augmentation at scale, reducing the need for human-generated examples. Second, we introduce a new loss function that leverages CREST counterfactuals to regularize selective rationales and show that this regularization improves both model robustness and rationale quality, compared to methods that do not leverage CREST counterfactuals. Our results demonstrate that CREST successfully bridges the gap between selective rationales and counterfactual examples, addressing the limitations of existing methods and providing a more comprehensive view of a model's predictions.
• Abstract（参考訳）: 選択的理性と反実例は、NLPモデルを解析し、訓練するための2つの効果的な補完的解釈可能性のクラスとして現れている。 しかし,従来の研究では,これらの手法を相補的な利点と組み合わせる方法については検討されていない。 CREST(ContRastive Edits with Sparse raTionalization)は、選択的合理化と対実テキスト生成のための統合フレームワークであり、このフレームワークが対実品質、モデル堅牢性、解釈可能性の改善につながることを示す。 まず、CRESTは、従来の方法よりも自然な有効な偽物を生成し、その後、大規模にデータ拡張に使用でき、人為的な例の必要性を減らすことができる。 第2に,クレストカウンターファクチュアを利用した新たな損失関数を導入し,この正規化によりモデルロバスト性と合理的品質の両方が向上することを示す。 その結果,選択的合理性と反事実的例とのギャップを埋めることに成功し,既存手法の限界に対処し,モデルの予測をより包括的にとらえることができた。

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