Core Concepts
Gradient-based explanation methods are enhanced for Aspect-based Sentiment Analysis through the Information Bottleneck-based Gradient (IBG) framework, improving model performance and interpretability.
Abstract
自然言語処理におけるニューラルモデルの解釈性向上のため、Aspect-based Sentiment Analysis(ABSA)に特化したInformation Bottleneck-based Gradient(IBG)フレームワークが提案された。このフレームワークは、情報ボトルネックを活用して単語埋め込みを精緻な内在次元に洗練し、重要な特徴を保持しつつ関連性のない情報を省略する。IBGアプローチは、感情に敏感な特徴を識別することで、モデルのパフォーマンスと解釈性を著しく向上させることが示されている。
Stats
IBGフレームワークは、100個の騒々しい次元から8つの本質的な次元へとトークン勾配を圧縮する。
Res14データセットでは、89%のインスタンスで401番目の次元が上位100個の重要次元にランクインしている。
Quotes
"IBGフレームワークは、単語埋め込みから本質的な次元へと精製し、重要な機能を保持し不要な情報を省略する。"
"IBGアプローチは感情に敏感な特徴を識別することで、模型のパフォーマンスと解釈性を著しく向上させる。"