Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Explainable Artificial Intelligence: A Comprehensive Review of Methodological Advances and Future Research Directions

論文の概要: Multimodal Explainable Artificial Intelligence: A Comprehensive Review of Methodological Advances and Future Research Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05731v1
Date: Fri, 9 Jun 2023 07:51:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-12 14:18:53.809155
Title: Multimodal Explainable Artificial Intelligence: A Comprehensive Review of Methodological Advances and Future Research Directions
Title（参考訳）: マルチモーダル説明可能な人工知能 : 方法論の進歩と今後の研究方向
Authors: Nikolaos Rodis, Christos Sardianos, Georgios Th. Papadopoulos, Panagiotis Radoglou-Grammatikis, Panagiotis Sarigiannidis and Iraklis Varlamis
Abstract要約: この研究は、MXAI(Multimodal eXplainable Artificial Intelligence)分野における最近の進歩を体系的に分析することに焦点を当てている。特に、関連する一次予測タスクと公開データセットが最初に説明されている。文献のMXAI手法に関する構造化された提示を行い、以下の基準を考慮に入れた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8218290601001854
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The current study focuses on systematically analyzing the recent advances in the field of Multimodal eXplainable Artificial Intelligence (MXAI). In particular, the relevant primary prediction tasks and publicly available datasets are initially described. Subsequently, a structured presentation of the MXAI methods of the literature is provided, taking into account the following criteria: a) The number of the involved modalities, b) The stage at which explanations are produced, and c) The type of the adopted methodology (i.e. mathematical formalism). Then, the metrics used for MXAI evaluation are discussed. Finally, a comprehensive analysis of current challenges and future research directions is provided.
Abstract（参考訳）: 本研究は、MXAI(Multimodal eXplainable Artificial Intelligence)分野における最近の進歩を体系的に分析することに焦点を当てている。特に、関連する一次予測タスクと公開データセットを最初に記述する。その後、以下の基準を考慮し、文献のMXAI手法の構造化された提示を行う。 a) 関連するモダリティの数 b) 説明が作成される段階,及び c) 採用されている方法論の種類(すなわち、数学的形式主義) 次に,MXAI評価に用いる指標について述べる。最後に,現状の課題と今後の研究方向性を包括的に分析する。

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