論文の概要: Using Shapley interactions to understand how models use structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13106v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 14:47:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.357108
• Title: Using Shapley interactions to understand how models use structure
• Title（参考訳）: モデルがどのように構造を使うかを理解するためにShapleyインタラクションを使う
• Authors: Divyansh Singhvi, Diganta Misra, Andrej Erkelens, Raghav Jain, Isabel Papadimitriou, Naomi Saphra,
• Abstract要約: 我々は、Shapley Taylorインタラクション指標(STII)を用いて、言語モデルと音声モデルが内部的にどのように関係し、その入力を構造化するかを調べる。 モデル内の相互作用パターンを,構文構造,非構成的意味論,音声的協調という3つの基礎的言語構造に関連付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.93791871599425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language is an intricately structured system, and a key goal of NLP interpretability is to provide methodological insights for understanding how language models represent this structure internally. In this paper, we use Shapley Taylor interaction indices (STII) in order to examine how language and speech models internally relate and structure their inputs. Pairwise Shapley interactions measure how much two inputs work together to influence model outputs beyond if we linearly added their independent influences, providing a view into how models encode structural interactions between inputs. We relate the interaction patterns in models to three underlying linguistic structures: syntactic structure, non-compositional semantics, and phonetic coarticulation. We find that autoregressive text models encode interactions that correlate with the syntactic proximity of inputs, and that both autoregressive and masked models encode nonlinear interactions in idiomatic phrases with non-compositional semantics. Our speech results show that inputs are more entangled for pairs where a neighboring consonant is likely to influence a vowel or approximant, showing that models encode the phonetic interaction needed for extracting discrete phonemic representations.
• Abstract（参考訳）: 言語は複雑に構造化されたシステムであり、NLP解釈可能性の重要な目標は、言語モデルがこの構造を内部的にどのように表現するかを理解するための方法論的な洞察を提供することである。 本稿では,Shapley Taylorインタラクション指標(STII)を用いて,言語モデルと音声モデルが内部的にどのように関係し,その入力を構造化するかを検討する。 ペアワイズ・シェープリー相互作用は、モデル出力に線形的な影響を加えることで、モデルが入力間の構造的相互作用をエンコードする方法を提供する。 モデル内の相互作用パターンを,構文構造,非構成的意味論,音声的協調という3つの基礎的言語構造に関連付ける。 自己回帰テキストモデルは、入力の構文的近接と相関する相互作用を符号化し、自己回帰モデルとマスキングモデルは、非合成意味論を持つ慣用句の非線形相互作用を符号化する。 その結果, 隣接子音が母音や近似に影響を及ぼす確率の高いペアに対して, 入力がより絡み合っていることを示し, 個々の音声表現を抽出するのに必要な音声相互作用をモデルが符号化していることを示す。

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