論文の概要: Graph-Guided Textual Explanation Generation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12318v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 07:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:35.837789
• Title: Graph-Guided Textual Explanation Generation Framework
• Title（参考訳）: Graph-Guided Textual Explanation Generation Framework
• Authors: Shuzhou Yuan, Jingyi Sun, Ran Zhang, Michael Färber, Steffen Eger, Pepa Atanasova, Isabelle Augenstein,
• Abstract要約: 自然言語の説明(NLE)は、モデルが予測する理由について、妥当な自由文の説明を提供するために一般的に用いられる。 NLEの忠実度を高めるために設計されたグラフガイド型テキスト記述生成フレームワークであるG-Texを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.2027753204786
• License:
• Abstract: Natural language explanations (NLEs) are commonly used to provide plausible free-text explanations of a model's reasoning about its predictions. However, recent work has questioned their faithfulness, as they may not accurately reflect the model's internal reasoning process regarding its predicted answer. In contrast, highlight explanations--input fragments critical for the model's predicted answers--exhibit measurable faithfulness. Building on this foundation, we propose G-Tex, a Graph-Guided Textual Explanation Generation framework designed to enhance the faithfulness of NLEs. Specifically, highlight explanations are first extracted as faithful cues reflecting the model's reasoning logic toward answer prediction. They are subsequently encoded through a graph neural network layer to guide the NLE generation, which aligns the generated explanations with the model's underlying reasoning toward the predicted answer. Experiments on T5 and BART using three reasoning datasets show that G-Tex improves NLE faithfulness by up to 12.18% compared to baseline methods. Additionally, G-Tex generates NLEs with greater semantic and lexical similarity to human-written ones. Human evaluations show that G-Tex can decrease redundant content and enhance the overall quality of NLEs. Our work presents a novel method for explicitly guiding NLE generation to enhance faithfulness, serving as a foundation for addressing broader criteria in NLE and generated text.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の説明(NLE)は、モデルが予測する理由について、妥当な自由文の説明を提供するために一般的に用いられる。 しかし、最近の研究はモデルの内部推論過程を正確に反映していないため、彼らの忠実さに疑問を呈している。 対照的に、ハイライトの説明は、モデルが予測する答えに重要なフラグメントを入力します。 この基礎の上に構築されたG-Texは,NLEの忠実度を高めるために設計されたグラフガイド型テキスト記述生成フレームワークである。 特に、強調説明は、まずモデルの推論論理を解答予測に反映した忠実な手がかりとして抽出される。 それらはその後、グラフニューラルネットワーク層を通じて符号化され、NLE生成をガイドし、生成された説明とモデルの基本的推論を予測された回答に向けて整合させる。 3つの推論データセットを用いたT5とBARTの実験では、G-Texはベースライン法と比較してNLEの忠実度を最大12.18%改善している。 加えて、G-Texは人間の記述とより意味的および語彙的に類似したNLEを生成する。 人間による評価では、G-Texは余剰量を減らし、NLEの全体的な品質を高めることができる。 本研究は,NLE生成を明示的に指導し,忠実度を高めるための新しい手法を提案し,NLEおよび生成されたテキストの幅広い基準に対処するための基盤となる。

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