Förutsägelse utan motivering har begränsad tillämplighet. Som ett botemedel, lär vi oss att extrahera bitar av indata text som motiveringar -rationales - som är skräddarsydda för att vara kort och sammanhängande, men ändå tillräckligt för att göra samma förutsägelse. Vår strategi kombinerar två modulära komponenter, generator och kodare, som är utbildade för att fungera bra tillsammans. Generatorn anger en distribution över textfragment som kandidat logiska och dessa skickas genom kodaren för förutsägelse. Rationales ges aldrig under träning. I stället regulariseras modellen av desiderata för motiv. Vi utvärderar metoden för multi-aspect-känslor analys mot manuellt kommenterade testfall. Vårt tillvägagångssätt överträffar det uppmärksamhetsbaserade utgångsläget med en betydande marginal. Vi illustrerar också framgångsrikt metoden i frågan hämtning uppgift. 1 arXiv:1606.04155v1 [cs.CL] 13 Jun 2016 7 λ1... {.008,.01,.012,.015}, λ2 = {0, λ1, 2λ1}, avhopp
Metoden i REF kombinerar två modulära komponenter, generator och kodare, för att extrahera bitar av indatatext som motivering.
Rationalizing Neural Predictions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}