論文の概要: Towards Trustworthy Explanation: On Causal Rationalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14115v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 03:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 16:41:25.257249
• Title: Towards Trustworthy Explanation: On Causal Rationalization
• Title（参考訳）: 信頼できる説明に向けて:因果的合理化について
• Authors: Wenbo Zhang, Tong Wu, Yunlong Wang, Yong Cai, Hengrui Cai
• Abstract要約: 本研究では,2つの因果デシラタに基づく合理化モデルを提案する。 提案した因果合理化の優れた性能は,実世界のレビューや医療データセットで実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.70672022436101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With recent advances in natural language processing, rationalization becomes an essential self-explaining diagram to disentangle the black box by selecting a subset of input texts to account for the major variation in prediction. Yet, existing association-based approaches on rationalization cannot identify true rationales when two or more snippets are highly inter-correlated and thus provide a similar contribution to prediction accuracy, so-called spuriousness. To address this limitation, we novelly leverage two causal desiderata, non-spuriousness and efficiency, into rationalization from the causal inference perspective. We formally define a series of probabilities of causation based on a newly proposed structural causal model of rationalization, with its theoretical identification established as the main component of learning necessary and sufficient rationales. The superior performance of the proposed causal rationalization is demonstrated on real-world review and medical datasets with extensive experiments compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年の自然言語処理の進歩により、有理化は、入力テキストのサブセットを選択して予測の大きな変動を考慮し、ブラックボックスを混乱させるために必要な自己説明図となる。 しかし、合理化に関する既存の関連に基づくアプローチは、2つ以上のスニペットが非常に相関性の高い場合、真の合理性を識別できないため、予測精度、いわゆるスプリアスネスに類似した貢献を与える。 この制限に対処するために、我々は因果推論の観点から2つの因果デシダータ(非純粋性と効率性)を合理的に活用する。 我々は,新しく提案された構造的因果モデルに基づく因果関係の連続確率を定式化し,その理論的同定を学習の重要かつ十分な合理性の主要な構成要素として定式化する。 提案する因果的合理化の優れた性能は,実世界のレビューおよび医療データセットにおいて,最先端の手法と比較して広範な実験によって実証される。

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