論文の概要: Ontology-based Interpretable Machine Learning for Textual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00204v1
• Date: Wed, 1 Apr 2020 02:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 17:43:37.134541
• Title: Ontology-based Interpretable Machine Learning for Textual Data
• Title（参考訳）: オントロジーに基づくテキストデータの解釈型機械学習
• Authors: Phung Lai, NhatHai Phan, Han Hu, Anuja Badeti, David Newman, Dejing Dou
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルを説明するためのサンプリング手法に基づいて,解釈可能なモデルを学習する新しい解釈フレームワークを提案する。 説明のために探索空間を狭めるために,学習可能なアンカーアルゴリズムを設計する。 さらに、学習された解釈可能な表現とアンカーを組み合わせることで、理解可能な説明を生成する一連の規則が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.01650633374998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel interpreting framework that learns an interpretable model based on an ontology-based sampling technique to explain agnostic prediction models. Different from existing approaches, our algorithm considers contextual correlation among words, described in domain knowledge ontologies, to generate semantic explanations. To narrow down the search space for explanations, which is a major problem of long and complicated text data, we design a learnable anchor algorithm, to better extract explanations locally. A set of regulations is further introduced, regarding combining learned interpretable representations with anchors to generate comprehensible semantic explanations. An extensive experiment conducted on two real-world datasets shows that our approach generates more precise and insightful explanations compared with baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オントロジーに基づくサンプリング手法を用いて解釈可能なモデルを学習し,未知の予測モデルを説明する新しい解釈フレームワークを提案する。 既存の手法と異なり,本アルゴリズムはドメイン知識オントロジーに記述された単語間の文脈的相関を考慮し,意味的説明を生成する。 長く複雑なテキストデータの大きな問題である説明のための検索空間を狭めるために,学習可能なアンカーアルゴリズムを設計し,説明を局所的に抽出する。 さらに、学習された解釈可能な表現とアンカーを組み合わせることで理解可能な意味的説明を生成する一連の規則が導入された。 2つの実世界のデータセットに対して行われた広範な実験により、我々のアプローチはベースラインアプローチよりも正確で洞察に富んだ説明を生成する。

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