Razionali Specifici per Annotatore per Spiegazioni NLI a Grana Fine
Un nuovo framework affronta simultaneamente la previsione di etichette specifiche per annotatore e la generazione di spiegazioni nell'inferenza del linguaggio naturale. Questo metodo impiega un sistema User Passport per personalizzare le previsioni in base all'identità e alle informazioni demografiche dell'annotatore. Vengono presentate due architetture per la spiegazione: un explainer basato su prompt post-hoc e un explainer bridge prefissato, che traduce le rappresentazioni del classificatore condizionate sugli annotatori in un modello generativo. I risultati indicano che l'inclusione della modellazione delle spiegazioni migliora le prestazioni su un dataset che presenta annotazioni NLI disaggregate insieme a razionali forniti dagli annotatori.
Fatti principali
- Il framework modella congiuntamente la previsione di etichette specifiche per annotatore e le spiegazioni
- Utilizza un meccanismo User Passport per il condizionamento sull'identità e i dati demografici dell'annotatore
- Introduce architetture explainer basate su prompt post-hoc e explainer bridge prefissato
- L'explainer bridge prefissato trasferisce le rappresentazioni del classificatore in un modello generativo
- Il dataset include annotazioni NLI disaggregate e razionali forniti dagli annotatori
- Incorporare la modellazione delle spiegazioni migliora sostanzialmente i risultati
- Pubblicato su arXiv con ID 2604.21667
- Si concentra su segnali a grana fine delle prospettive individuali
Entità
Istituzioni
- arXiv