한줄 요약: 

짧은 요약(Abstract) :    
* 높은 성능의 신경 언어 모델들이 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에서 최고의 결과를 얻었지만, 일반 벤치마크 데이터셋에서의 결과들은 실제 세계의 잡음이 많은 데이터에 적용했을 때 모델의 신뢰성과 강인성을 잘 반영하지 못함  
* 이 연구에서, 저자들은 문자 수준과 단어 수준의 다양한 교란 방법을 설계하고 구현하여 입력 텍스트가 실제 상황에서 약간의 잡음이 있거나 훈련된 데이터 분포와 다를 수 있는 시나리오를 시뮬레이션  
* 다양한 NLP 과제에 대한 포괄적인 실험을 수행하며, BERT, XLNet, RoBERTa, ELMo와 같은 고성능 언어 모델들이 다양한 유형의 입력 교란을 처리하는 능력을 조사   
* 결과는 언어 모델들이 입력 교란에 민감하며 작은 변화가 도입될 때 성능이 감소할 수 있음을 확인  
* 저자들은 모델들이 더욱 개선되어야 하며 현재의 벤치마크가 모델 강인성을 잘 반영하지 않고 있음을 강조  
* 교란된 입력에 대한 평가가 널리 사용되는 벤치마크를 보완하여 NLP 시스템의 강인성에 대한 보다 현실적인 이해를 제공해야 한다고 주장   
Useful sentences :  
*

단어정리

Methodology

이 연구에서는 실제 시나리오에서 NLP 시스템이 직면할 수 있는 다양한 유형의 잡음을 시뮬레이션하기 위해 다양한 문자 수준 및 단어 수준의 체계적인 교란을 텍스트 입력에 도입하여 설계하고 구현
여러 NLP 과제에서 BERT, RoBERTa, XLNet, ELMo와 같은 신경 언어 모델들의 능력을 조사
연구 결과는 이러한 신경 모델들이 작은 변경에도 불안정함을 드러냈으며, 사람들이 쉽게 처리할 수 있는 오탈자, 누락된 단어, 반복된 단어, 동의어 등에 민감하게 반응하는 것으로 나타남
저자들의 교란 프레임워크는 NLP 시스템을 블랙박스로 다루며, 모델 구조와 내부를 알 필요 없이 다른 모델들을 비교할 수 있게 함
CheckList와 유사하게, 저자들의 교란 방법은 NLP 시스템의 강인성을 잡음이 있는 입력에 대해 평가하는 데 목적이 있음
저자들의 입력 교란 프레임워크는 CheckList 테스트 방법론을 보완할 수 있음
CheckList의 많은 테스트 유형은 사용자가 처음부터 합성 샘플을 생성하는 데 의존하지만, 이는 시간이 많이 걸리고 창의력과 노력이 필요
또한, 합성 샘플은 낮은 커버리지를 겪을 수 있음
반면, 이 논문에서 소개된 대부분의 교란 방법은 인간의 개입이 필요 없으며, 의미를 유지하면서도 사용자에게 충분히 의미 있는 교란 샘플을 자동으로 생성할 수 있음
이 논문은 실제 비적대적 교란 방법을 사용하여 NLP 시스템의 강인성을 테스트한 최초의 연구로서, 다양한 NLP 과제에서 여러 고성능 언어 모델의 강인성을 평가한 실증적 결과를 제시
이 연구는 교란 입력에 대한 평가가 NLP 모델의 성능을 과대평가하는 것을 방지하는 데 중요한 기여
또한, 이 연구는 실제 사용 사례에서 NLP 시스템이 직면할 수 있는 다양한 유형의 자연스러운 잡음을 다루는 능력을 더 깊이 이해하는 데 도움
이 논문은 교란의 유형과 범위를 확장하며, NLP 시스템이 어떻게 다양한 입력 변화에 대응하는지 보여줌
연구 방법론은 두 가지 주요 단계로 구성
** 첫 번째로, 문자 수준 및 단어 수준에서 다양한 교란을 입력 텍스트에 적용
** 이러한 교란은 입력 텍스트에 오타, 문법적 오류, 단어의 삭제 및 재배치 등을 포함하여 실제 사용자가 생성할 수 있는 오류를 모방
** 두 번째로, 이러한 교란된 입력들을 사용하여 다양한 고성능 신경 언어 모델의 robustness(강인성)를 평가
** 이를 통해 모델이 실제 세계의 복잡하고 잡음이 많은 데이터에 어떻게 반응하는지를 측정
실험은 여러 NLP 태스크(예: 텍스트 분류, 감정 분석, 질문 응답 등)에 걸쳐 수행되며, 각 태스크에 대해 다양한 데이터셋을 사용하여 광범위한 결과를 도출
교란 방법의 효과를 평가하기 위해, 우리는 모델의 정확도, F1 점수 등 여러 성능 지표를 사용
구체적인 교란 방법은 다음과 같음
** 문자 수준 교란 (Character-level Perturbation) ** 삽입 (Insertion): 임의의 위치에 임의의 문자를 삽입합니다. 예를 들어, “governor”라는 단어에서 ‘r’을 추가하여 “goverrnor”로 만듭니다. ** 삭제 (Deletion): 단어에서 임의의 문자를 삭제합니다. 예를 들어, “university”에서 ‘i’를 제거하여 “unversty”가 됩니다. ** 교체 (Replacement): 단어 내의 문자를 키보드 상 인접한 다른 문자로 교체합니다. 예를 들어, “hello”에서 ‘e’를 ‘w’로 바꿔 “hwllo”로 만듭니다. ** 스왑 (Swapping): 단어 내의 두 인접 문자의 위치를 서로 바꿉니다. 예를 들어, “example”에서 ‘e’와 ‘x’의 위치를 바꿔 “exmaple”이 됩니다. ** 단어 수준 교란 (Word-level Perturbation) ** 단어 삭제 (Deletion): 문장에서 임의의 단어를 제거합니다. 예를 들어, “He is a good student”에서 “good”을 제거하여 “He is a student”가 됩니다. ** 단어 반복 (Repetition): 문장에서 임의의 단어를 반복하여 삽입합니다. 예를 들어, “It is raining”에서 “raining”을 반복하여 “It is raining raining”이 됩니다. ** 동의어 교체 (Replacement with Synonyms): 문장의 단어를 동의어로 교체합니다. 예를 들어, “happy”를 “joyful”로 바꿉니다. ** 부정 (Negation): 문장의 긍정 문장을 부정 문장으로 바꿉니다. 예를 들어, “He is here”를 “He is not here”로 변경합니다. *** 단어 순서 변경 (Word Order): 문장 내 단어의 순서를 임의로 바꿉니다. 예를 들어, “She likes apples”을 “Apples likes she”로 변경합니다.
이러한 교란 방법을 사용하여 생성된 데이터셋은 다양한 언어 모델(BERT, RoBERTa, XLNet, ELMo 등)의 강인성을 평가하는 데 사용
실험을 통해 모델이 어떻게 다양한 교란에 반응하는지를 관찰하고, 모델이 실제 세계의 복잡한 입력에 어떻게 대응하는지를 평가
이러한 방법론은 모델의 잠재적 약점을 발견하고 개선하기 위한 기초 자료로 활용

Results

주요 발견 사항 ** 민감성: 모든 모델은 입력에 도입된 작은 교란에도 민감하게 반응하여 성능이 감소하는 경향을 보였습니다. 이는 모델들이 실제 세계의 잡음이 포함된 데이터에 적용될 때 예상보다 취약할 수 있음을 시사합니다. ** 모델별 차이: * RoBERTa는 다른 모델에 비해 교란에 대한 강인성이 더 높은 것으로 나타났습니다. 이는 RoBERTa의 훈련 과정에서 다양한 최적화 기법이 적용되었기 때문일 수 있습니다. *** ELMo는 문자 수준의 교란, 특히 오탈자와 같은 변형에 더 잘 대응하는 경향이 있었습니다. 이는 ELMo의 문자 기반 표현 방식 때문에 발생하는 것으로 보입니다. *** XLNet은 단어 순서 변경과 같은 교란에 더 강인한 것으로 관찰되었습니다. 이는 XLNet의 순열 언어 모델링 방식이 단어 순서의 변화에 더 유연하게 대응할 수 있기 때문입니다. ** 교란 유형별 성능 변화: ** 문자 수준의 교란(예: 문자 삽입, 삭제)은 모델 성능에 상대적으로 큰 영향을 미쳤습니다. 특히, 텍스트의 의미를 크게 변화시키지 않는 작은 변경에도 불구하고 성능 저하가 일어났습니다. *** 단어 수준의 교란(예: 동의어 교체, 단어 삭제)도 성능 저하를 초래했지만, 모델과 태스크에 따라 영향의 정도가 달랐습니다. 감정 분석과 같은 특정 태스크에서는 부정어의 추가가 결과에 큰 영향을 미쳤습니다.

*실험적 접근 ** 실험은 여러 NLP 태스크(텍스트 분류, 감정 분석, 질문 응답 등)에 대해 수행되었고, 각 태스크에 대한 모델의 원래 성능과 교란이 도입된 입력에 대한 성능을 비교 분석했습니다.
** 이를 통해 모델들이 어떤 유형의 입력 변화에 가장 취약한지, 그리고 어떤 모델이 가장 강인한지를 평가할 수 있었습니다.
** 결과적으로, 이 연구는 신경 언어 모델의 강인성을 평가하는 새로운 방법론을 제시하며, 모델 개발 시 입력 데이터의 다양성과 복잡성을 고려할 필요성을 강조합니다. 또한, 실제 어플리케이션을 위한 모델 선택에 있어 중요한 지표를 제공합니다.

요약

character level/word level attack을 통해 robustness 평가