論文の概要: Faithful and Robust Local Interpretability for Textual Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01605v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 20:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-12 19:56:17.397259
• Title: Faithful and Robust Local Interpretability for Textual Predictions
• Title（参考訳）: テキスト予測のための忠実でロバストな局所解釈可能性
• Authors: Gianluigi Lopardo, Frederic Precioso, Damien Garreau
• Abstract要約: FRED(Fithful and Robust Explainer for textual Documents)を提案する。 FREDは、削除された際の予測に大きな影響を及ぼすドキュメントのキーワードを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.297345802761503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpretability is essential for machine learning models to be trusted and deployed in critical domains. However, existing methods for interpreting text models are often complex, lack solid mathematical foundations, and their performance is not guaranteed. In this paper, we propose FRED (Faithful and Robust Explainer for textual Documents), a novel method for interpreting predictions over text. FRED identifies key words in a document that significantly impact the prediction when removed. We establish the reliability of FRED through formal definitions and theoretical analyses on interpretable classifiers. Additionally, our empirical evaluation against state-of-the-art methods demonstrates the effectiveness of FRED in providing insights into text models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの信頼性と重要なドメインへのデプロイには、解釈可能性が不可欠である。 しかし、既存のテキストモデルを解釈する手法はしばしば複雑であり、数学的基礎が固まっておらず、その性能は保証されていない。 本稿では,テキスト上の予測を解釈する新しい方法であるfred(faithful and robust explanationer for textual documents)を提案する。 FREDは、削除された際の予測に大きな影響を及ぼすドキュメントのキーワードを識別する。 解釈可能な分類器に関する形式的定義と理論的解析を通じてフレッドの信頼性を確立する。 さらに、最先端手法に対する経験的評価は、テキストモデルに対する洞察を提供することにおけるfredの有効性を示している。

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