論文の概要: LLM-based feature generation from text for interpretable machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07132v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 09:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 15:02:58.624277
• Title: LLM-based feature generation from text for interpretable machine learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習のためのテキストからのLLM機能生成
• Authors: Vojtěch Balek, Lukáš Sýkora, Vilém Sklenák, Tomáš Kliegr,
• Abstract要約: 埋め込みやback-of-wordsのような既存のテキスト表現は、その高次元性や欠落、あるいは疑わしい特徴レベルの解釈性のため、ルール学習には適さない。 本稿では,テキストから少数の解釈可能な特徴を抽出することにより,大規模言語モデル(LLM)がこの問題に対処できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing text representations such as embeddings and bag-of-words are not suitable for rule learning due to their high dimensionality and absent or questionable feature-level interpretability. This article explores whether large language models (LLMs) could address this by extracting a small number of interpretable features from text. We demonstrate this process on two datasets (CORD-19 and M17+) containing several thousand scientific articles from multiple disciplines and a target being a proxy for research impact. An evaluation based on testing for the statistically significant correlation with research impact has shown that LLama 2-generated features are semantically meaningful. We consequently used these generated features in text classification to predict the binary target variable representing the citation rate for the CORD-19 dataset and the ordinal 5-class target representing an expert-awarded grade in the M17+ dataset. Machine-learning models trained on the LLM-generated features provided similar predictive performance to the state-of-the-art embedding model SciBERT for scientific text. The LLM used only 62 features compared to 768 features in SciBERT embeddings, and these features were directly interpretable, corresponding to notions such as article methodological rigor, novelty, or grammatical correctness. As the final step, we extract a small number of well-interpretable action rules. Consistently competitive results obtained with the same LLM feature set across both thematically diverse datasets show that this approach generalizes across domains.
• Abstract（参考訳）: 埋め込みやback-of-wordsのような既存のテキスト表現は、その高次元性や欠落、あるいは疑わしい特徴レベルの解釈性のため、ルール学習には適さない。 本稿では,テキストから少数の解釈可能な特徴を抽出することにより,大規模言語モデル(LLM)がこの問題に対処できるかどうかを考察する。 このプロセスは、複数の分野から数千の科学論文と、研究効果のプロキシとなるターゲットを含む2つのデータセット(CORD-19とM17+)上で実証する。 統計的に有意な相関関係の検証に基づく評価の結果,LLama 2 の生成する特徴が意味論的に意味があることが示唆された。 その結果,これらの特徴をテキスト分類に用いて,CORD-19データセットの引用率を表すバイナリターゲット変数と,M17+データセットのエキスパート・アワードグレードを表す順序5クラスターゲットを予測した。 LLMで訓練された機械学習モデルは、科学テキストのための最先端の埋め込みモデルSciBERTに類似した予測性能を提供した。 LLM は SciBERT 埋め込みの 768 特徴と比較して 62 特徴しか使用せず、これらの特徴は、記事の方法論的厳密性、新規性、文法的正しさといった概念に対応して直接解釈可能である。 最後のステップとして、我々は少数のよく解釈可能なアクションルールを抽出する。 双方の主題的に多様なデータセットにまたがって設定された同じLLM機能で得られた競争力のある結果から、このアプローチがドメインをまたいで一般化されることが分かる。

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