可解释性论文阅读笔记2-Leveraging Language Models
作者：互联网
ACL2019的一篇文章，主要亮点是利用预训练语言模型中的丰富信息生成解释，辅助CQA(Commonsense Question Answer)任务，对比CQA的the state of the art baseline，提升了10%的准确率，文章的链接如下：
https://www.aclweb.org/anthology/P19-1487/
Explain Yourself! Leveraging Language Models for Commonsense Reasoningwww.aclweb.org
Motivation
常识推理任务CQA(Commonsense Question Answer)是机器阅读理解中更具挑战性的任务，它的输入包括one question, one correct answer, serveral distraction answers，要求输出correct answer。CQA任务的挑战性来源缺乏commonsense knowledge用于推理出正确答案，作者提出了一个Commonsense Auto-Generated Explanations (CAGE)的框架，是利用预训练语言模型生成explanation，为CQA任务加入commonsense knowledge信息。
Dataset
文章实验所用的数据库
CQA dataset：常识推理数据库：一个问题，五个答案，其中一个正确答案四个干扰答案，需要利用常识预测答案
Cos-E dataset：针对CQA dataset中的每个sample，附加上human explanation，human explanation有两种形式
(1)问题描述中的highlighted text span
(2)open-ended的解释，人类语言给出的解释
The Story Cloze：预测故事结局
SWAG：给当前剧情预测下一幕剧情
Method
文章中的CQA任务被分解为两步，
Commonsense Auto-Generated Explanations (CAGE)：
Explanation的生成利用conditional language model完成，根据输入条件的不同分为reasoning与rationalization两种。pretrain GPT模型作为conditional language model，用Cos-E与CQA的数据进行finetune。
Reasoning：推理 输入中不包括正确答案
目标函数是条件最大似然概率函数
Rationalization：
Rationalization的输入由question q , distracted answers 
, correct answer 合并组成
目标函数同上
Commonsense Predictions with Explanations
使用Bert模型进行分类，CQA的原始输入中再加入生成的或者人为标注的explanation。
参照文章给出的代码，具体的过程如下：
准备数据：利用`parse-commonsenseQA.py`文件将json格式文件符合后续需求的csv文件
python parse-commonsenseQA.py <CQA-train-file> <cose-train-file> <output-csv-file>
利用GPT语言模型生成explanation：将前步得到csv文件作为输入，finetune conditional LM模型获得explanation
PYTHONPATH=../:$PYTHONPATH python train_commonsenseqa_v1.1.py --do_train --output_dir out --data ../data/
利用Bert对CQA分类任务：将生成的explanation与CQA中的输入(question answers)concat在一起，输入到Bert模型中进行分类
PYTHONPATH=../:$PYTHONPATH python run_commonsenseQA_expl_v1.1.py --do_train --output_dir out --data ../data/
Experimental Results
对比基线的baseline Bert方法，现有方法提升了将近10%
Cos-E-open与CAGE-reasoning方法中的分类模型都是Bert模型，该Bert模型直接以CQA dataset训练得到。区别是Cos-E-open中explanation为human explanation，CAGE-reasoning中explanation为GPT生成的explanation。
2. 用不同生成方法生成的解释，加入到CQA任务的输入中，用同一个Bert模型进行分类对比效果，目的是去对比生成解释方法的性能，可以看到CAGE-reasoning方法比单纯的GPT方法提升了接近十个百分点
3. 对比Cos-E dataset中两种解释语言的效果，Cos-E的解释包括两种question中的highlighted text span以及human open-ended的解释。Cos-E-selected表示explanation只包含question中的highlighted text span，Cos-E-open-ended表示explanation只包含Cos-E-selected，w/o表示输入中只包含解释不包含question。
4. 跨dataset的结果，将CQA以及Cos-E方法训练好得到的GPT解释生成模型以及Bert分类模型用到， 迁移性能还是比较差
comment
语言模型中包含着许多语言信息，对于需要可解释性以及推理的nlp task，这种引入explanation的方法可以借鉴。
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标签：Bert,Cos,Language,模型,Models,CQA,解释性,生成,explanation 来源： https://blog.51cto.com/15060464/2675648