論文の概要: RORA: Robust Free-Text Rationale Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18678v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 19:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:51:52.885532
• Title: RORA: Robust Free-Text Rationale Evaluation
• Title（参考訳）: RORA:ロバストなフリーテキストライタリー評価
• Authors: Zhengping Jiang, Yining Lu, Hanjie Chen, Daniel Khashabi, Benjamin Van Durme, Anqi Liu
• Abstract要約: 本稿では,ラベルリークに対するロバスト自由テキストRationaleの評価手法であるRORAを提案する。 RORAは、人間の書き起こし、合成、またはモデル生成の合理性を評価する既存のアプローチを一貫して上回っている。 また、RORAは人間の判断とよく一致していることを示し、多様な自由文理性にまたがってより信頼性と正確な測定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.13844780553988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Free-text rationales play a pivotal role in explainable NLP, bridging the knowledge and reasoning gaps behind a model's decision-making. However, due to the diversity of potential reasoning paths and a corresponding lack of definitive ground truth, their evaluation remains a challenge. Existing evaluation metrics rely on the degree to which a rationale supports a target label, but we find these fall short in evaluating rationales that inadvertently leak the labels. To address this problem, we propose RORA, a Robust free-text Rationale evaluation against label leakage. RORA quantifies the new information supplied by a rationale to justify the label. This is achieved by assessing the conditional V-information \citep{hewitt-etal-2021-conditional} with a predictive family robust against leaky features that can be exploited by a small model. RORA consistently outperforms existing approaches in evaluating human-written, synthetic, or model-generated rationales, particularly demonstrating robustness against label leakage. We also show that RORA aligns well with human judgment, providing a more reliable and accurate measurement across diverse free-text rationales.
• Abstract（参考訳）: 自由文理性は説明可能なNLPにおいて重要な役割を担い、モデルの意思決定の背後にある知識と推論のギャップを埋める。 しかしながら、潜在的な推論経路の多様性とそれに伴う決定的な根拠の欠如により、それらの評価は依然として課題である。 既存の評価基準は、目標ラベルに対する合理的なサポートの程度に依存するが、ラベルを不注意にリークする根拠を評価するのに不足している。 この問題に対処するため,ラベルリークに対するロバスト自由文Rationale評価法であるRORAを提案する。 RORAは、ラベルを正当化するために合理的に提供される新しい情報を定量化する。 これは条件付きv-情報 \citep{hewitt-etal-2021-conditional} を小さなモデルで悪用できるリーク機能に対して頑健な予測系で評価することで達成される。 RORAは、人書き、合成、またはモデル生成の合理性を評価する既存のアプローチを一貫して上回り、特にラベルリークに対する堅牢性を示す。 また、RORAは人間の判断とよく一致し、多様な自由文理性にまたがる信頼性と正確な測定を提供する。

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