ندرس مشكلة توليد نص موادي لتصنيف كوسيلة لفهم وتصحيح التصحيح. بالنظر إلى إدخال نصي ونموذج تصنيف، نهدف إلى تغيير النص الصغير لتغيير تنبؤ النموذج. تم تطبيق نهج الصندوق الأبيض بنجاح على مشاكل مماثلة في الرؤية حيث يمكن للمرء تحسين المدخلات المستمرة مباشرة. تصبح النهج القائمة على التحسين صعبة في مجال اللغة بسبب الطبيعة المنفصلة للنص. نحن نتجاوز هذه المشكلة من خلال تحسين مباشرة في المساحة الكامنة والاستفادة من نموذج لغة لإنشاء تعديلات مرشحة من تمثيلات كامنة محسنة. نحن بالإضافة إلى استخدام قيم SHOPLEY لتقدير تأثير COMPINATIC من التغييرات المتعددة. ثم نستخدم هذه التقديرات لتوجيه بحث الشعاع عن النص النهائي العالمي. نحن نحقق أداء مواتية مقارنة بالبضعة البيضاء الحديثة والسود الأسود باستخدام التقييمات البشرية والآلية. تشير دراسات الاجتثاث إلى أن كل من الأمثل الكامنة واستخدام قيم shabley يحسن معدل النجاح ونوعية الوسائل المتعددة الناتجة.
We study the problem of generating counterfactual text for a classifier as a means for understanding and debugging classification. Given a textual input and a classification model, we aim to minimally alter the text to change the model's prediction. White-box approaches have been successfully applied to similar problems in vision where one can directly optimize the continuous input. Optimization-based approaches become difficult in the language domain due to the discrete nature of text. We bypass this issue by directly optimizing in the latent space and leveraging a language model to generate candidate modifications from optimized latent representations. We additionally use Shapley values to estimate the combinatoric effect of multiple changes. We then use these estimates to guide a beam search for the final counterfactual text. We achieve favorable performance compared to recent white-box and black-box baselines using human and automatic evaluations. Ablation studies show that both latent optimization and the use of Shapley values improve success rate and the quality of the generated counterfactuals.
References used
https://aclanthology.org/
Large-scale auto-regressive models have achieved great success in dialogue response generation, with the help of Transformer layers. However, these models do not learn a representative latent space of the sentence distribution, making it hard to cont
The basics of sEO, create unique page titles, improve the website structure, improve the content, dealing with crawlers, improve SEO for mobile devices, using analytics and promotional operating
In this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle
Routing Problem with Time Windows(VRPTW),that is one of the optimization problems
of the NP-hard type.
Moreover, Hybrid algorithm (HA) provided that integrate
The input vocabulary and the representations learned are crucial to the performance of neural NLP models. Using the full vocabulary results in less explainable and more memory intensive models, with the embedding layer often constituting the majority
Deep reinforcement learning provides a promising approach for text-based games in studying natural language communication between humans and artificial agents. However, the generalization still remains a big challenge as the agents depend critically