論文の概要: XPROAX-Local explanations for text classification with progressive neighborhood approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15004v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 11:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 14:47:01.355295
• Title: XPROAX-Local explanations for text classification with progressive neighborhood approximation
• Title（参考訳）: プログレッシブ近傍近似を用いたテキスト分類のためのxproax-local explanations
• Authors: Yi Cai, Arthur Zimek, Eirini Ntoutsi
• Abstract要約: 本稿では,初期ランドマークとして対実例を用いた周辺地域の漸進的近似を提案する。 すると、カウンターファクトアルを洗練し、説明すべき入力インスタンスの近傍で事実を生成する。 実世界のデータセットに対する我々の実験は,本手法が有用性と安定性の点で競合に勝ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.312630052709766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The importance of the neighborhood for training a local surrogate model to approximate the local decision boundary of a black box classifier has been already highlighted in the literature. Several attempts have been made to construct a better neighborhood for high dimensional data, like texts, by using generative autoencoders. However, existing approaches mainly generate neighbors by selecting purely at random from the latent space and struggle under the curse of dimensionality to learn a good local decision boundary. To overcome this problem, we propose a progressive approximation of the neighborhood using counterfactual instances as initial landmarks and a careful 2-stage sampling approach to refine counterfactuals and generate factuals in the neighborhood of the input instance to be explained. Our work focuses on textual data and our explanations consist of both word-level explanations from the original instance (intrinsic) and the neighborhood (extrinsic) and factual- and counterfactual-instances discovered during the neighborhood generation process that further reveal the effect of altering certain parts in the input text. Our experiments on real-world datasets demonstrate that our method outperforms the competitors in terms of usefulness and stability (for the qualitative part) and completeness, compactness and correctness (for the quantitative part).
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス分類器の局所的決定境界を近似するための局所代理モデルの訓練における地区の重要性は既に文献で強調されている。 生成オートエンコーダを用いてテキストのような高次元データのためのより良い近傍を構築する試みがいくつか行われた。 しかし、既存のアプローチは主に潜在空間から純粋にランダムに選択し、良い局所決定境界を学ぶために次元の呪いの下で苦労することで隣人を生成する。 そこで本研究では, 初期ランドマークとして反実例を用いた周辺地域の漸進的近似と, 適切な2段階サンプリング手法を用いて, 提案する入力事例の近傍の事実を抽出する手法を提案する。 本研究はテキストデータに焦点をあて,本論文では,原文(内在的)と近隣(外在的)の単語レベルの説明と,近隣生成プロセス中に発見された事実的・反実的事象の両方から,入力テキストの特定の部分を変更する効果を明らかにする。 実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は,有用性と安定性(定性部分),完全性,コンパクト性,正確性(量的部分)において,競合より優れることを示した。

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