PE: A Poincare Explanation Method for Fast Text Hierarchy Generation

Concepts de base

PE introduces a novel method using hyperbolic spaces to model feature interactions efficiently, demonstrating effectiveness in generating hierarchical explanations.

Résumé

Abstract:

• Deep learning models in NLP lack interpretability.
• Hierarchical Attribution (HA) is crucial for modeling feature interactions.
• PE introduces a method using hyperbolic spaces for efficient feature interaction modeling.

Introduction:

• Interpretability studies have emerged due to the opaqueness of deep learning models.
• HA categorizes words into clusters to build a hierarchical tree.

Methodology:

• PE projects word embeddings into hyperbolic spaces and estimates contributions using game theory.
• The algorithm conceptualizes clustering as a super additivity game.

Experiments:

• PE outperforms baselines in text classification datasets.
• PE demonstrates computational efficiency compared to other methods.

Conclusion:

• PE effectively models feature interactions using hyperbolic geometry.

Stats

Inspired by Poincaré model, we propose a framework to project the embeddings into hyperbolic spaces, which exhibit better inductive biases for syntax and semantic hierarchical structures.
We evaluate the proposed method on three classification datasets with BERT, and the results demonstrate effectiveness.
Our code is available at https://github.com/qq31415926/PE.

Citations

Idées clés tirées de

PE

by Qian Chen,Xi... à arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16554.pdf

Questions plus approfondies

How does the use of hyperbolic spaces impact the interpretability of NLP models

ハイパーボリック空間の使用は、NLPモデルの解釈可能性にどのような影響を与えるでしょうか？
ハイパーボリック空間は、従来のユークリッド空間と比較して非常に異なる幾何学的特性を持っています。この特性により、文法や意味論的構造を表現する際に優れた能力を発揮します。具体的には、ハイパーボリック空間では非線形な関係や階層構造がより自然に捉えられます。そのため、NLPモデルがテキスト内の要素同士の相互作用や関連性を理解する際に有益です。
また、ハイパーボリック距離は通常の直線距離と異なる尺度であり、これにより単語やフレーズ間の意味的および構文的な類似性を効果的に捉えることが可能です。したがって、NLPタスク全般で言語表現や特徴量同士の関係性を明確化し解釈可能性向上へ貢献します。

What are the potential limitations of using game theory to estimate feature contributions in hierarchical attribution

階層属性付けで特徴寄与度を推定するためにゲーム理論を使用することの潜在的制限事項は何ですか？
ゲーム理論は一般的に協力ゲームや競合ゲームなど多くの分野で利用されていますが、特定条件下ではいくつか制約も存在します。例えば、「シャプレー値」計算時点では各要素集合ごと平均値取得しなければいけませんが，結果依存順序問題（ordering dependence）等数々問題も生じます。
さら それ以外，Monte Carloサンプリング手法採用時収束速度遅延等実装面でも注意すべき点もある．

How can the concept of minimum spanning trees be applied in other areas beyond NLP

最小全域木（Minimum Spanning Tree）コンセプトはNLP以外でも他分野へ応用可能ですか？具体例示してください。
最小全域木アルゴリズム及び考え方他分野でも広範囲活用されています．例えば交通・物流業界では最適配送経路設計, 電気回路設計, ネットワーク設計等多岐利活用されています. 特定条件下グラフ理論応用場面だけで無く，他数学・工学分野でも重要役割担当しています.