論文の概要: Understanding Post-hoc Explainers: The Case of Anchors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08806v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 17:56:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 12:44:39.127337
• Title: Understanding Post-hoc Explainers: The Case of Anchors
• Title（参考訳）: ポストホックな説明の理解:アンカーの場合
• Authors: Gianluigi Lopardo, Frederic Precioso, Damien Garreau
• Abstract要約: 本稿では,テキストの判断を説明するために,少数の単語群をハイライトする規則に基づく解釈可能性法の理論解析を行う。 アルゴリズムを定式化し有用な洞察を提供した後、数学的にアンカーが有意義な結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.681943980068051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many scenarios, the interpretability of machine learning models is a highly required but difficult task. To explain the individual predictions of such models, local model-agnostic approaches have been proposed. However, the process generating the explanations can be, for a user, as mysterious as the prediction to be explained. Furthermore, interpretability methods frequently lack theoretical guarantees, and their behavior on simple models is frequently unknown. While it is difficult, if not impossible, to ensure that an explainer behaves as expected on a cutting-edge model, we can at least ensure that everything works on simple, already interpretable models. In this paper, we present a theoretical analysis of Anchors (Ribeiro et al., 2018): a popular rule-based interpretability method that highlights a small set of words to explain a text classifier's decision. After formalizing its algorithm and providing useful insights, we demonstrate mathematically that Anchors produces meaningful results when used with linear text classifiers on top of a TF-IDF vectorization. We believe that our analysis framework can aid in the development of new explainability methods based on solid theoretical foundations.
• Abstract（参考訳）: 多くのシナリオにおいて、機械学習モデルの解釈可能性は非常に必要だが難しいタスクである。 このようなモデルの個々の予測を説明するため、局所モデルに依存しないアプローチが提案されている。 しかし、説明を生成するプロセスは、ユーザにとって、説明すべき予測と同じくらい謎めいたものになり得る。 さらに、解釈可能性法は理論的な保証を欠くことが多く、単純なモデルに対するそれらの振る舞いはしばしば不明である。 説明者が最先端のモデルで期待通りに振る舞うことを保証することは不可能ではないが、少なくともすべてがシンプルで既に解釈可能なモデルで機能することを保証することはできる。 本稿では,Anchors(Ribeiro et al., 2018)の理論的解析について述べる。テキスト分類器の判断を説明するために,少数の単語をハイライトする一般的な規則に基づく解釈法である。 アルゴリズムを定式化し有用な洞察を提供した後、TF-IDFベクトル化の上に線形テキスト分類器を用いた場合、Anchorが有意義な結果をもたらすことを数学的に示す。 分析フレームワークは,理論的基礎に基づく新しい説明可能性手法の開発に有効であると考えている。

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