論文の概要: Better Explain Transformers by Illuminating Important Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09972v2
• Date: Fri, 19 Jan 2024 04:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 12:17:22.941604
• Title: Better Explain Transformers by Illuminating Important Information
• Title（参考訳）: 重要情報を用いた説明変換器の改良
• Authors: Linxin Song, Yan Cui, Ao Luo, Freddy Lecue, Irene Li
• Abstract要約: 本稿では,レイヤワイド関連伝搬(LRP)法上での洗練された情報フローによる重要情報の強調と無関係情報の排除を提案する。 実験結果から、無関係な情報が出力帰属スコアを歪め、説明計算中に隠蔽することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.781602543866933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based models excel in various natural language processing (NLP) tasks, attracting countless efforts to explain their inner workings. Prior methods explain Transformers by focusing on the raw gradient and attention as token attribution scores, where non-relevant information is often considered during explanation computation, resulting in confusing results. In this work, we propose highlighting the important information and eliminating irrelevant information by a refined information flow on top of the layer-wise relevance propagation (LRP) method. Specifically, we consider identifying syntactic and positional heads as important attention heads and focus on the relevance obtained from these important heads. Experimental results demonstrate that irrelevant information does distort output attribution scores and then should be masked during explanation computation. Compared to eight baselines on both classification and question-answering datasets, our method consistently outperforms with over 3\% to 33\% improvement on explanation metrics, providing superior explanation performance. Our anonymous code repository is available at: https://github.com/LinxinS97/Mask-LRP
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは様々な自然言語処理(nlp)タスクに優れており、内部動作を説明するための無数の努力を惹きつけている。 従来の手法では,非関連情報が説明計算中によく考慮されるトークン属性スコアとして,生勾配と注目度に着目してトランスフォーマーを説明する。 本研究では,lrp(layer-wise associated propagation)手法上で,重要情報を強調表示し,無関係な情報を排除することを提案する。 具体的には,構文的頭部と位置的頭部を重要な注意点として同定し,これらの重要な頭部から得られる関連性に着目した。 実験結果から、無関係な情報が出力帰属スコアを歪め、説明計算中に隠蔽することを示した。 分類・問合せデータセットの8つのベースラインと比較すると,提案手法は説明指標の3倍から33倍に向上し,優れた説明性能が得られる。 私たちの匿名コードリポジトリは、https://github.com/LinxinS97/Mask-LRPで利用可能です。

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