論文の概要: Latent Space Interpretation for Stylistic Analysis and Explainable Authorship Attribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07072v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 07:48:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:26:28.939611
- Title: Latent Space Interpretation for Stylistic Analysis and Explainable Authorship Attribution
- Title（参考訳）: スタリスティック解析と説明可能なオーサシップ属性のための潜時空間解釈
- Authors: Milad Alshomary, Narutatsu Ri, Marianna Apidianaki, Ajay Patel, Smaranda Muresan, Kathleen McKeown,
- Abstract要約: 最近の最先端の著者帰属法は、潜在的で非解釈可能な空間におけるテキストの著者表現を学習する。
本研究は,潜伏空間における代表点を特定することによって,これらの学習された埋め込みを解釈する新しい手法を提案する。
我々は各点の書き方に関する情報的な自然言語記述を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.39889080833109
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent state-of-the-art authorship attribution methods learn authorship representations of texts in a latent, non-interpretable space, hindering their usability in real-world applications. Our work proposes a novel approach to interpreting these learned embeddings by identifying representative points in the latent space and utilizing LLMs to generate informative natural language descriptions of the writing style of each point. We evaluate the alignment of our interpretable space with the latent one and find that it achieves the best prediction agreement compared to other baselines. Additionally, we conduct a human evaluation to assess the quality of these style descriptions, validating their utility as explanations for the latent space. Finally, we investigate whether human performance on the challenging AA task improves when aided by our system's explanations, finding an average improvement of around +20% in accuracy.
- Abstract（参考訳）: 近年の最先端の著者帰属法は、潜在的で非解釈可能な空間におけるテキストの著者表現を学習し、現実のアプリケーションにおけるそれらの使用性を妨げている。
本研究は,LLMを用いて各点の代表点を同定し,各点の書き方に関する情報的自然言語記述を生成することによって,これらの学習された埋め込みを解釈する手法を提案する。
我々は,解釈可能な空間と潜在空間とのアライメントを評価し,他のベースラインと比較して最高の予測合意を達成できることを見出した。
さらに、これらのスタイル記述の質を評価するために人間による評価を行い、潜在空間の説明としてそれらの有用性を検証した。
最後に,課題であるAAタスクにおける人的パフォーマンスが,システムの説明に助けられ,平均精度が約20%向上するかどうかを検討する。
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