論文の概要: Measuring Spurious Correlation in Classification: 'Clever Hans' in Translationese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13170v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 04:19:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 15:11:04.444592
• Title: Measuring Spurious Correlation in Classification: 'Clever Hans' in Translationese
• Title（参考訳）: 分類におけるスプリアス相関の測定--翻訳における'clever hans'
• Authors: Angana Borah, Daria Pylypenko, Cristina Espana-Bonet, Josef van Genabith
• Abstract要約: トピックベースの素早い相関に注目し,2つの方向から質問にアプローチする。 本研究では,教師なしトピックと対象分類ラベルとのアライメントを指標として,データ中の素早いトピック情報の表示方法を開発した。 本手法はクラスタリングにおける純度と同一であることを示し,分類のための「トピックフロア」(「ノイズフロア」など)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.539440465426605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has shown evidence of 'Clever Hans' behavior in high-performance neural translationese classifiers, where BERT-based classifiers capitalize on spurious correlations, in particular topic information, between data and target classification labels, rather than genuine translationese signals. Translationese signals are subtle (especially for professional translation) and compete with many other signals in the data such as genre, style, author, and, in particular, topic. This raises the general question of how much of the performance of a classifier is really due to spurious correlations in the data versus the signals actually targeted for by the classifier, especially for subtle target signals and in challenging (low resource) data settings. We focus on topic-based spurious correlation and approach the question from two directions: (i) where we have no knowledge about spurious topic information and its distribution in the data, (ii) where we have some indication about the nature of spurious topic correlations. For (i) we develop a measure from first principles capturing alignment of unsupervised topics with target classification labels as an indication of spurious topic information in the data. We show that our measure is the same as purity in clustering and propose a 'topic floor' (as in a 'noise floor') for classification. For (ii) we investigate masking of known spurious topic carriers in classification. Both (i) and (ii) contribute to quantifying and (ii) to mitigating spurious correlations.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、BERTをベースとした分類器は、真の翻訳信号ではなく、データとターゲット分類ラベルの間の素早い相関、特にトピック情報に乗じている。 翻訳信号は微妙であり(特に専門的な翻訳のために)、ジャンル、スタイル、著者、特にトピックなどのデータで他の多くの信号と競合する。 このことは、特に微妙なターゲット信号や挑戦的な(リソースの低い)データ設定において、分類器のパフォーマンスが、実際に分類器がターゲットとする信号と、データの急激な相関によるものであるという一般的な疑問を提起する。 トピックベースのスプリアス相関に注目し,2つの方向から質問にアプローチする。 (i)スプリアスな話題情報とそのデータへの分布に関する知識がない場合。 (ii)スプリアスな話題相関の性質についていくつかの示唆がある。 のために (i)データ中の素早い話題情報の指標として,教師なしトピックと対象分類ラベルとのアライメントを捉えた第一原理から尺度を作成する。 本手法はクラスタリングにおける純度と同一であることを示し,分類のための「トピックフロア」(「ノイズフロア」など)を提案する。 のために (II) 既知の話題担体の分類におけるマスキングについて検討する。 両方 (i)および (ii)定量化に寄与し、 (ii)急激な相関を緩和する。

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