論文の概要: Explaining word embeddings with perfect fidelity: Case study in research impact prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15912v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 09:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 08:01:40.811883
• Title: Explaining word embeddings with perfect fidelity: Case study in research impact prediction
• Title（参考訳）: 完全忠実度をもつ単語埋め込みの説明:研究影響予測における事例研究
• Authors: Lucie Dvorackova, Marcin P. Joachimiak, Michal Cerny, Adriana Kubecova, Vilem Sklenak, Tomas Kliegr,
• Abstract要約: 単語埋め込みを訓練したロジスティック回帰に基づく分類モデルのための自己モデルRated Entities (SMER)。 SMERは,テキスト中の個々の単語の予測平均と正確に一致するので,理論上は説明モデルと完全に一致していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Best performing approaches for scholarly document quality prediction are based on embedding models, which do not allow direct explanation of classifiers as distinct words no longer correspond to the input features for model training. Although model-agnostic explanation methods such as Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) can be applied, these produce results with questionable correspondence to the ML model. We introduce a new feature importance method, Self-model Rated Entities (SMER), for logistic regression-based classification models trained on word embeddings. We show that SMER has theoretically perfect fidelity with the explained model, as its prediction corresponds exactly to the average of predictions for individual words in the text. SMER allows us to reliably determine which words or entities positively contribute to predicting impactful articles. Quantitative and qualitative evaluation is performed through five diverse experiments conducted on 50.000 research papers from the CORD-19 corpus. Through an AOPC curve analysis, we experimentally demonstrate that SMER produces better explanations than LIME for logistic regression.
• Abstract（参考訳）: 学際的な文書品質予測のための最良の手法は埋め込みモデルに基づいており、モデルトレーニングの入力特徴ともはや一致しない別の単語として分類器の直接的説明を許さない。 LIME(Local Interpretable Model-Agnostic explains)のようなモデルに依存しない説明法を適用することができるが、これらの手法はMLモデルに疑問を呈する結果をもたらす。 本稿では,単語埋め込みに基づいて学習したロジスティック回帰に基づく分類モデルに対して,新たな特徴重要度手法である自己モデルRated Entities(SMER)を提案する。 SMERは,テキスト中の個々の単語の予測平均と正確に一致するので,理論上は説明モデルと完全に一致していることを示す。 SMERは、どの単語やエンティティが好意的に影響のある記事の予測に寄与するかを確実に決定できる。 CORD-19コーパスの50万件の研究論文で5つの多様な実験によって定量的かつ質的な評価が行われる。 AOPC曲線解析により,ロジスティック回帰において,SMERがLIMEよりも優れた説明を生成することを示す。

関連論文リスト

• Interpretability in Symbolic Regression: a benchmark of Explanatory Methods using the Feynman data set [0.0]
  機械学習モデルの解釈可能性は、モデルの精度と同じくらい重要な役割を果たす。 本稿では,回帰モデルを説明するための説明手法を評価するためのベンチマーク手法を提案する。 その結果、シンボリック回帰モデルは、ホワイトボックスモデルやブラックボックスモデルに代わる興味深い選択肢になり得ることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T23:46:59Z)
• Explaining Pre-Trained Language Models with Attribution Scores: An Analysis in Low-Resource Settings [32.03184402316848]
  我々は,素早いモデルから抽出した帰属スコアの妥当性と忠実度を分析した。 プロンプトパラダイムを用いることで、低リソース環境下でモデルを微調整するよりも、より妥当な説明が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T14:14:37Z)
• Evaluating and Explaining Large Language Models for Code Using Syntactic Structures [74.93762031957883]
  本稿では,コード用大規模言語モデルに特有の説明可能性手法であるASTxplainerを紹介する。 その中核にあるASTxplainerは、トークン予測をASTノードに整合させる自動メソッドを提供する。 私たちは、最も人気のあるGitHubプロジェクトのキュレートデータセットを使用して、コード用の12の人気のあるLLMに対して、実証的な評価を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T18:50:57Z)
• Preserving Knowledge Invariance: Rethinking Robustness Evaluation of Open Information Extraction [50.62245481416744]
  実世界におけるオープン情報抽出モデルの評価をシミュレートする最初のベンチマークを示す。 我々は、それぞれの例が知識不変のcliqueである大規模なテストベッドを設計し、注釈付けする。 さらにロバスト性計量を解明することにより、その性能が全体の傾きに対して一貫して正確であるならば、モデルはロバストであると判断される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:05:09Z)
• Explaining Language Models' Predictions with High-Impact Concepts [11.47612457613113]
  概念ベースの解釈可能性手法をNLPに拡張するための完全なフレームワークを提案する。 出力予測が大幅に変化する特徴を最適化する。 本手法は, ベースラインと比較して, 予測的影響, ユーザビリティ, 忠実度に関する優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T14:48:27Z)
• Pathologies of Pre-trained Language Models in Few-shot Fine-tuning [50.3686606679048]
  実例が少ない事前学習言語モデルはラベル間に強い予測バイアスを示すことを示す。 わずかな微調整で予測バイアスを軽減できるが,本分析では,非タスク関連の特徴を捉えることで,モデルの性能向上を図っている。 これらの観察は、より少ない例でモデルのパフォーマンスを追求することは、病理学的予測行動を引き起こす可能性があることを警告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-17T15:55:18Z)
• Explain, Edit, and Understand: Rethinking User Study Design for Evaluating Model Explanations [97.91630330328815]
  我々はクラウドソーシング研究を行い、真偽のホテルレビューと偽のホテルレビューを区別するために訓練された詐欺検出モデルと対話する。 単語の線形バッグモデルでは、トレーニング中に特徴係数にアクセスした参加者は、非説明制御と比較して、テストフェーズにおいてモデルの信頼性が大幅に低下する可能性があることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T18:29:56Z)
• On the Lack of Robust Interpretability of Neural Text Classifiers [14.685352584216757]
  本研究では,事前学習したトランスフォーマーエンコーダをベースとしたニューラルテキスト分類器の解釈の堅牢性を評価する。 どちらのテストも、期待された行動から驚くほど逸脱しており、実践者が解釈から引き出す可能性のある洞察の程度について疑問を呈している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T18:31:02Z)
• A comprehensive comparative evaluation and analysis of Distributional Semantic Models [61.41800660636555]
  我々は、静的DSMによって生成されたり、BERTによって生成された文脈化されたベクトルを平均化して得られるような、型分布ベクトルの包括的評価を行う。 その結果、予測ベースモデルの優越性は現実よりも明らかであり、ユビキタスではないことが明らかとなった。 我々は認知神経科学からRepresentational similarity Analysis(RSA)の方法論を借りて、分布モデルによって生成された意味空間を検査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T15:18:06Z)
• Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations [107.24850861390196]
  モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。 我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。 以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:55:25Z)
• Adversarial Infidelity Learning for Model Interpretation [43.37354056251584]
  本稿では,モデル解釈のためのモデル非依存能率直接(MEED)FSフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、正当性、ショートカット、モデルの識別可能性、情報伝達に関する懸念を緩和する。 我々のAILメカニズムは、選択した特徴と目標の間の条件分布を学習するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T16:27:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。