論文の概要: Explaining the Road Not Taken

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14973v2
• Date: Tue, 30 Mar 2021 04:51:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 12:03:56.327355
• Title: Explaining the Road Not Taken
• Title（参考訳）: 道に乗らないことの説明
• Authors: Hua Shen, Ting-Hao 'Kenneth' Huang
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークモデルの既存の解釈がユーザのニーズに効果的に反応するかどうかは不明だ。 本稿では、自然言語処理(NLP)に関する200以上の最近の論文で使われている一般的な説明形式をまとめる。 利用者は道路の説明に興味を持っていないが,モデル解釈はこれらの疑問に答えられない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.306943706927004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is unclear if existing interpretations of deep neural network models respond effectively to the needs of users. This paper summarizes the common forms of explanations (such as feature attribution, decision rules, or probes) used in over 200 recent papers about natural language processing (NLP), and compares them against user questions collected in the XAI Question Bank. We found that although users are interested in explanations for the road not taken -- namely, why the model chose one result and not a well-defined, seemly similar legitimate counterpart -- most model interpretations cannot answer these questions.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークモデルの既存の解釈がユーザのニーズに効果的に反応するかどうかは不明だ。 本稿では,200以上の論文で使われている自然言語処理(NLP)に関する一般的な説明形式(特徴属性,決定規則,プローブなど)を要約し,XAI質問銀行で収集されたユーザ質問と比較する。 つまり、なぜモデルが1つの結果を選んだのか、よく定義され、非常に類似しているように見えるが、ほとんどのモデル解釈はこれらの疑問に答えられない。

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