論文の概要: A New cross-domain strategy based XAI models for fake news detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02122v1
- Date: Sat, 4 Feb 2023 07:36:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 20:04:34.568355
- Title: A New cross-domain strategy based XAI models for fake news detection
- Title(参考訳): クロスドメイン戦略に基づく偽ニュース検出のためのXAIモデル
- Authors: Deepak Kanneganti
- Abstract要約: クロスドメインテキスト分類は、ソースドメインの知識を用いて、ターゲットドメインを採用するモデルのタスクである。
ファインチューンBERTモデルは、異なるドメインのデータセットを使用して、いくつかの実験でクロスドメイン分類を行うために使用される。
Anchor、ELI5、LIME、SHAPなどの説明モデルは、クロスドメインレベルに対する新しい説明可能なアプローチを設計するために使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we presented a four-level cross-domain strategy for fake news
detection on pre-trained models. Cross-domain text classification is a task of
a model adopting a target domain by using the knowledge of the source domain.
Explainability is crucial in understanding the behaviour of these complex
models. A fine-tune BERT model is used to. perform cross-domain classification
with several experiments using datasets from different domains. Explanatory
models like Anchor, ELI5, LIME and SHAP are used to design a novel explainable
approach to cross-domain levels. The experimental analysis has given an ideal
pair of XAI models on different levels of cross-domain.
- Abstract(参考訳): 本研究では,事前学習モデルにおける偽ニュース検出のための4レベルクロスドメイン戦略を提案する。
クロスドメインテキスト分類は、ソースドメインの知識を使用してターゲットドメインを採用するモデルのタスクである。
これらの複雑なモデルの振る舞いを理解するには説明可能性が不可欠である。
精巧なチューンベルト模型が用いられる。
異なるドメインのデータセットを使用して、いくつかの実験でクロスドメイン分類を実行する。
Anchor、ELI5、LIME、SHAPなどの説明モデルは、クロスドメインレベルに対する新しい説明可能なアプローチを設計するために使用される。
実験分析により、異なるレベルのクロスドメイン上の理想的なXAIモデルが得られた。
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