論文の概要: Challenges and Opportunities in Text Generation Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08468v1
- Date: Tue, 14 May 2024 09:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.809247
- Title: Challenges and Opportunities in Text Generation Explainability
- Title（参考訳）: テキスト生成説明可能性の課題と機会
- Authors: Kenza Amara, Rita Sevastjanova, Mennatallah El-Assady,
- Abstract要約: 本稿では,説明可能性手法の開発と評価において生じる3つのグループに分類される17の課題について概説する。
これらの課題には、トークン化、説明の類似性の定義、トークンの重要性の決定と予測変更メトリクス、人間の介入のレベル、適切なテストデータセットの作成などが含まれる。
この論文は、これらの課題がコミュニティにとっての新たな機会として、どのように絡み合うことができるかを説明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.089513278445704
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The necessity for interpretability in natural language processing (NLP) has risen alongside the growing prominence of large language models. Among the myriad tasks within NLP, text generation stands out as a primary objective of autoregressive models. The NLP community has begun to take a keen interest in gaining a deeper understanding of text generation, leading to the development of model-agnostic explainable artificial intelligence (xAI) methods tailored to this task. The design and evaluation of explainability methods are non-trivial since they depend on many factors involved in the text generation process, e.g., the autoregressive model and its stochastic nature. This paper outlines 17 challenges categorized into three groups that arise during the development and assessment of attribution-based explainability methods. These challenges encompass issues concerning tokenization, defining explanation similarity, determining token importance and prediction change metrics, the level of human intervention required, and the creation of suitable test datasets. The paper illustrates how these challenges can be intertwined, showcasing new opportunities for the community. These include developing probabilistic word-level explainability methods and engaging humans in the explainability pipeline, from the data design to the final evaluation, to draw robust conclusions on xAI methods.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における解釈可能性の必要性は,大規模言語モデルの普及とともに高まっている。
NLP内の無数のタスクの中で、テキスト生成は自己回帰モデルの主要な目的として際立っている。
NLPコミュニティは、テキスト生成をより深く理解することに興味を持ち始めており、モデルに依存しない説明可能な人工知能(xAI)手法の開発につながっている。
説明可能性法の設計と評価は、テキスト生成プロセスに関わる多くの要因、例えば、自己回帰モデルとその確率的性質に依存しているため、簡単ではない。
本稿では,属性に基づく説明可能性手法の開発と評価において生じる3つのグループに分類される17の課題について概説する。
これらの課題には、トークン化、説明の類似性の定義、トークンの重要性の決定と予測変更メトリクス、人間の介入のレベル、適切なテストデータセットの作成などが含まれる。
この論文は、これらの課題がコミュニティにとっての新たな機会として、どのように絡み合うことができるかを説明している。
これには確率論的単語レベル説明可能性法の開発や、データ設計から最終的な評価まで、説明可能性パイプラインに人間を巻き込み、xAIメソッドの堅牢な結論を引き出すことが含まれる。
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