論文の概要: SyntaxShap: Syntax-aware Explainability Method for Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09259v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 15:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 14:42:09.629747
• Title: SyntaxShap: Syntax-aware Explainability Method for Text Generation
• Title（参考訳）: SyntaxShap: テキスト生成のための構文認識説明可能性法
• Authors: Kenza Amara, Rita Sevastjanova, Mennatallah El-Assady
• Abstract要約: 本稿では,テキスト生成のためのモデルに依存しない説明可能性手法であるSyntaxShapを紹介する。 本手法は,自己回帰モデルによる予測に対する,より忠実で一貫性があり,解釈可能な説明を構築するのに役立つ説明を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.58740137596652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: To harness the power of large language models in safety-critical domains we need to ensure the explainability of their predictions. However, despite the significant attention to model interpretability, there remains an unexplored domain in explaining sequence-to-sequence tasks using methods tailored for textual data. This paper introduces SyntaxShap, a local, model-agnostic explainability method for text generation that takes into consideration the syntax in the text data. The presented work extends Shapley values to account for parsing-based syntactic dependencies. Taking a game theoric approach, SyntaxShap only considers coalitions constraint by the dependency tree. We adopt a model-based evaluation to compare SyntaxShap and its weighted form to state-of-the-art explainability methods adapted to text generation tasks, using diverse metrics including faithfulness, complexity, coherency, and semantic alignment of the explanations to the model. We show that our syntax-aware method produces explanations that help build more faithful, coherent, and interpretable explanations for predictions by autoregressive models.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルドメインにおける大規模言語モデルのパワーを活用するためには、それらの予測の説明可能性を保証する必要がある。 しかしながら、モデル解釈可能性に大きな注意が払われているにもかかわらず、テキストデータ用に調整されたメソッドを使用してシーケンスからシーケンスへのタスクを説明するための未検討領域は残されている。 本稿では,テキストデータの構文を考慮したテキスト生成のための局所的モデル非依存説明可能性であるsyntaxshapを提案する。 提案された作業は、解析ベースの構文依存を考慮したShapley値を拡張する。 ゲーム理論のアプローチをとると、syntaxshapは依存関係ツリーによる結合制約のみを考慮に入れる。 本稿では,テキスト生成タスクに適応した構文shapとその重み付け形式を,説明文の忠実性,複雑性,一貫性,意味的アライメントといった多様な指標を用いて,テキスト生成タスクに適応した最先端説明可能性手法と比較するモデルベース評価手法を提案する。 本手法は, 自己回帰モデルによる予測に対して, より忠実で一貫性があり, 解釈可能な説明を生成できることを示す。

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