論文の概要: Dissecting vocabulary biases datasets through statistical testing and automated data augmentation for artifact mitigation in Natural Language Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08747v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 08:46:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 23:10:36.032452
• Title: Dissecting vocabulary biases datasets through statistical testing and automated data augmentation for artifact mitigation in Natural Language Inference
• Title（参考訳）: 自然言語推論におけるアーティファクト緩和のための統計的テストと自動データ拡張による語彙分離バイアス
• Authors: Dat Thanh Nguyen
• Abstract要約: 我々は、データセットのアーティファクトを調査し、これらの問題に対処するための戦略を開発することに重点を置いている。 文字レベルから単語レベルにまたがる複数の自動データ拡張戦略を提案する。 実験により,提案手法はモデル精度を効果的に向上し,バイアスを最大0.66%,バイアスを1.14%低減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.154631846975021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the availability of large-scale annotated datasets, such as the Stanford Natural Language Inference and the Multi-Genre Natural Language Inference, coupled with the advent of pre-trained language models, has significantly contributed to the development of the natural language inference domain. However, these crowdsourced annotated datasets often contain biases or dataset artifacts, leading to overestimated model performance and poor generalization. In this work, we focus on investigating dataset artifacts and developing strategies to address these issues. Through the utilization of a novel statistical testing procedure, we discover a significant association between vocabulary distribution and text entailment classes, emphasizing vocabulary as a notable source of biases. To mitigate these issues, we propose several automatic data augmentation strategies spanning character to word levels. By fine-tuning the ELECTRA pre-trained language model, we compare the performance of boosted models with augmented data against their baseline counterparts. The experiments demonstrate that the proposed approaches effectively enhance model accuracy and reduce biases by up to 0.66% and 1.14%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近年、Stanford Natural Language InferenceやMulti-Genre Natural Language Inferenceといった大規模な注釈付きデータセットが利用可能となり、事前訓練された言語モデルの出現とともに、自然言語推論ドメインの開発に大きく貢献している。 しかしながら、これらのクラウドソースのアノテートデータセットはバイアスやデータセットアーティファクトを含むことが多く、過大評価されたモデルパフォーマンスと一般化の低さにつながる。 本研究では,データセットのアーティファクトの調査と,これらの問題に対処するための戦略開発に焦点を当てる。 新たな統計検査手法を用いることで,語彙分布とテキスト含意クラスとの有意な関連性を発見し,語彙を顕著なバイアス源として強調する。 これらの問題を緩和するために,文字レベルから単語レベルにまたがる自動データ拡張戦略を提案する。 ELECTRA事前学習言語モデルを微調整することにより、強化されたモデルの性能をベースラインモデルと比較する。 実験により,提案手法はモデルの精度を効果的に向上させ,バイアスを0.66%,1.14%低減することを示した。

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