一般性を考慮した言語処理モデルのShortcutReasoningの自動検出

ShortcutReasoningは言語処理モデルの非合理的な推論であり，頑健性を損ねる主な原因とされている．先行研究では，ShortcutReasoningを発見し，低減させる試みが行われているが，それらの手法は様々な問題点を抱えている．本研究では，推論パターンとその一般性をモデルから抽出・計算し，ShortcutReasoningを自動的に検出する手法を提案する．実験の結果，提案手法は既に明らかになっているShortcutReasoningを検出できたことに加え，未知のものを発見することにも成功した．