論文の概要: MaNtLE: Model-agnostic Natural Language Explainer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12995v1
• Date: Mon, 22 May 2023 12:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 16:02:39.047024
• Title: MaNtLE: Model-agnostic Natural Language Explainer
• Title（参考訳）: MaNtLE: モデルに依存しない自然言語説明器
• Authors: Rakesh R. Menon, Kerem Zaman, Shashank Srivastava
• Abstract要約: モデルに依存しない自然言語説明器であるMaNtLEを導入し、複数の分類器の予測を解析する。 MaNtLEは、何千もの合成分類タスクでマルチタスクトレーニングを使用して、忠実な説明を生成する。 シミュレーションユーザスタディでは、平均して、MaNtLEの生成した説明は、LIMEやAnchorsの説明に比べて少なくとも11%忠実であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.43206883360088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the internal reasoning behind the predictions of machine learning systems is increasingly vital, given their rising adoption and acceptance. While previous approaches, such as LIME, generate algorithmic explanations by attributing importance to input features for individual examples, recent research indicates that practitioners prefer examining language explanations that explain sub-groups of examples. In this paper, we introduce MaNtLE, a model-agnostic natural language explainer that analyzes multiple classifier predictions and generates faithful natural language explanations of classifier rationale for structured classification tasks. MaNtLE uses multi-task training on thousands of synthetic classification tasks to generate faithful explanations. Simulated user studies indicate that, on average, MaNtLE-generated explanations are at least 11% more faithful compared to LIME and Anchors explanations across three tasks. Human evaluations demonstrate that users can better predict model behavior using explanations from MaNtLE compared to other techniques
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムの採用と受容の増加を考えると、機械学習システムの予測の裏にある内的推論を理解することはますます重要になっている。 従来のLIMEのような手法は、個々の例の入力特徴に重きを置くことによって、アルゴリズムによる説明を生成するが、最近の研究では、実践者はサンプルのサブグループを説明する言語説明を調べることを好む。 本稿では,複数の分類子予測を解析し,構造化分類タスクにおける分類子論理の忠実な自然言語説明を生成するモデル非依存自然言語解説器mantleを提案する。 MaNtLEは、何千もの合成分類タスクでマルチタスクトレーニングを使用して、忠実な説明を生成する。 シミュレートされたユーザー研究によると、マントルが生成した説明は、平均して3つのタスクにわたるライムやアンカーの説明よりも少なくとも11%忠実である。 人的評価は、MaNtLEによる説明によるモデル行動の予測が他の手法と比較して優れていることを示す

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