論文の概要: INTERACTION: A Generative XAI Framework for Natural Language Inference Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01061v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 13:52:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:04:55.390466
• Title: INTERACTION: A Generative XAI Framework for Natural Language Inference Explanations
• Title（参考訳）: InterACTION: 自然言語推論記述のための生成型XAIフレームワーク
• Authors: Jialin Yu, Alexandra I. Cristea, Anoushka Harit, Zhongtian Sun, Olanrewaju Tahir Aduragba, Lei Shi, Noura Al Moubayed
• Abstract要約: 現在のXAIアプローチは、ひとつの説明を提供することにのみ焦点をあてています。 本稿では、生成型XAIフレームワーク、InterACTION(explaIn aNd predicT thEn queRy with contextuAl CondiTional variational autO-eNcoder)を提案する。 提案するフレームワークは,説明とラベル予測の2つのステップ,および(ステップ2)異種証拠生成の2つのステップで説明を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.062003028768636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: XAI with natural language processing aims to produce human-readable explanations as evidence for AI decision-making, which addresses explainability and transparency. However, from an HCI perspective, the current approaches only focus on delivering a single explanation, which fails to account for the diversity of human thoughts and experiences in language. This paper thus addresses this gap, by proposing a generative XAI framework, INTERACTION (explaIn aNd predicT thEn queRy with contextuAl CondiTional varIational autO-eNcoder). Our novel framework presents explanation in two steps: (step one) Explanation and Label Prediction; and (step two) Diverse Evidence Generation. We conduct intensive experiments with the Transformer architecture on a benchmark dataset, e-SNLI. Our method achieves competitive or better performance against state-of-the-art baseline models on explanation generation (up to 4.7% gain in BLEU) and prediction (up to 4.4% gain in accuracy) in step one; it can also generate multiple diverse explanations in step two.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理を備えたXAIは、説明可能性と透明性に対処するAI意思決定の証拠として、人間が読める説明を生成することを目的としている。 しかし、hciの観点からは、現在のアプローチは単一の説明を提供することにのみ焦点を合わせており、言語における人間の思考と経験の多様性を考慮できていない。 そこで本研究では,このギャップに対処するため,生成型XAIフレームワークであるInterinterACTION(explaIn aNd predicT thEn queRy with contextuAl CondiTional varIational autO-eNcoder)を提案する。 提案するフレームワークは,説明とラベル予測の2つのステップ,および(ステップ2)異種証拠生成の2つのステップで説明を行う。 ベンチマークデータセット e-SNLI 上でTransformer アーキテクチャによる集中的な実験を行う。 提案手法は,ステップ1における説明生成(BLEUでは最大4.7%,精度では最大4.4%)と予測(最大4.4%)に基づいて,最先端のベースラインモデルに対する競合的あるいはより良い性能を実現する。

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