自然言語推論のための説明ベースのバイアス分離正則化

Transformer ベースの自然言語推論エンコーダーは、本来の課題関連の特徴よりもデータセットのバイアスに過度に依存する傾向がある。本研究では、人間の説明に基づいて、モデルがキーワードとバイアスを識別し、バイアスを分離することを目的とした説明ベースのバイアス分離正則化(EBD-Reg)を提案する。