論文の概要: Interpreting Predictive Probabilities: Model Confidence or Human Label Variation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16102v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 15:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:25:14.042589
• Title: Interpreting Predictive Probabilities: Model Confidence or Human Label Variation?
• Title（参考訳）: 予測確率の解釈:モデル信頼度か人間のラベル変動か?
• Authors: Joris Baan, Raquel Fern\'andez, Barbara Plank, Wilker Aziz
• Abstract要約: 私たちは、非常に異なる評価プロトコルを駆動する2つの主要な視点を特定します。 我々は,それらのメリットと限界について論じ,両者が信頼に値する,公平なNLPシステムにとって重要であるという立場を取る。 我々はツールを推奨し、人間のラベルに関する不確実性や不確実性について不整合表現を持つモデルへのエキサイティングな方向を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.226997687210044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rise of increasingly powerful and user-facing NLP systems, there is growing interest in assessing whether they have a good representation of uncertainty by evaluating the quality of their predictive distribution over outcomes. We identify two main perspectives that drive starkly different evaluation protocols. The first treats predictive probability as an indication of model confidence; the second as an indication of human label variation. We discuss their merits and limitations, and take the position that both are crucial for trustworthy and fair NLP systems, but that exploiting a single predictive distribution is limiting. We recommend tools and highlight exciting directions towards models with disentangled representations of uncertainty about predictions and uncertainty about human labels.
• Abstract（参考訳）: ますます強力でユーザ対応のNLPシステムが台頭し、結果よりも予測分布の質を評価することによって、不確実性の優れた表現があるかどうかを評価することへの関心が高まっている。 私たちは、まったく異なる評価プロトコルを駆動する2つの主要な視点を特定します。 第一は予測確率をモデル信頼の指標として扱い、第二は人間のラベルの変化の指標として扱う。 我々は,それらのメリットと限界を議論し,信頼に値するシステムと公平なnlpシステムの両方にとって重要であるが,単一の予測分布の活用には限界がある,という立場を取る。 我々はツールを推奨し、人間のラベルに関する不確実性や不確実性について不整合表現を持つモデルへのエキサイティングな方向を示す。

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