Word-level saliency explanations ("heat maps over words") are often used to communicate feature-attribution in text-based models. Recent studies found that superficial factors such as word length can distort human interpretation of the communicated saliency scores. We conduct a user study to investigate how the marking of a word's neighboring words affect the explainee's perception of the word's importance in the context of a saliency explanation. We find that neighboring words have significant effects on the word's importance rating. Concretely, we identify that the influence changes based on neighboring direction (left vs. right) and a-priori linguistic and computational measures of phrases and collocations (vs. unrelated neighboring words). Our results question whether text-based saliency explanations should be continued to be communicated at word level, and inform future research on alternative saliency explanation methods.


翻译:词级显著性解释(“词语热力图”)常用于传达文本模型中的特征归因。近期研究发现,词长等表面因素会扭曲人类对所传达显著性分数的理解。我们开展了一项用户研究,探究词语的邻词标记如何影响解释对象在显著性解释语境中对词语重要性的感知。研究发现邻词对词语重要性评级具有显著影响。具体而言,我们识别出这种影响会因邻词方向(左侧vs右侧)以及短语和搭配的先验语言与计算度量(vs.无关邻词)而变化。我们的研究结果质疑是否应继续以词级形式传达基于文本的显著性解释,并为未来关于替代性显著性解释方法的研究提供参考。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2021年8月8日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月20日
Arxiv
13+阅读 · 2022年4月30日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
最新内容
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:23
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
9+阅读 · 7月27日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员