論文の概要: SIDU-TXT: An XAI Algorithm for NLP with a Holistic Assessment Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03043v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 14:29:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 15:44:08.426680
- Title: SIDU-TXT: An XAI Algorithm for NLP with a Holistic Assessment Approach
- Title（参考訳）: SIDU-TXT: ホロスティックアセスメントアプローチによるNLPのXAIアルゴリズム
- Authors: Mohammad N.S. Jahromi, Satya. M. Muddamsetty, Asta Sofie Stage
Jarlner, Anna Murphy H{\o}genhaug, Thomas Gammeltoft-Hansen, Thomas B.
Moeslund
- Abstract要約: 画像に基づく分類において、正統領域全体を局所化する能力に優れる「相似性差と特異性」(SIDU)XAI法をテキストデータに拡張する。
拡張されたSIDU-TXTは、ブラックボックスモデルから特徴活性化マップを使用して、粒度の細かい単語ベースのヒートマップを生成する。
映画レビューデータセットの感情分析タスクにおいて,SIDU-TXTは機能的評価と人為的評価の両方において優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.928572140620245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable AI (XAI) aids in deciphering 'black-box' models. While several
methods have been proposed and evaluated primarily in the image domain, the
exploration of explainability in the text domain remains a growing research
area. In this paper, we delve into the applicability of XAI methods for the
text domain. In this context, the 'Similarity Difference and Uniqueness' (SIDU)
XAI method, recognized for its superior capability in localizing entire salient
regions in image-based classification is extended to textual data. The extended
method, SIDU-TXT, utilizes feature activation maps from 'black-box' models to
generate heatmaps at a granular, word-based level, thereby providing
explanations that highlight contextually significant textual elements crucial
for model predictions. Given the absence of a unified standard for assessing
XAI methods, this study applies a holistic three-tiered comprehensive
evaluation framework: Functionally-Grounded, Human-Grounded and
Application-Grounded, to assess the effectiveness of the proposed SIDU-TXT
across various experiments. We find that, in sentiment analysis task of a movie
review dataset, SIDU-TXT excels in both functionally and human-grounded
evaluations, demonstrating superior performance through quantitative and
qualitative analyses compared to benchmarks like Grad-CAM and LIME. In the
application-grounded evaluation within the sensitive and complex legal domain
of asylum decision-making, SIDU-TXT and Grad-CAM demonstrate comparable
performances, each with its own set of strengths and weaknesses. However, both
methods fall short of entirely fulfilling the sophisticated criteria of expert
expectations, highlighting the imperative need for additional research in XAI
methods suitable for such domains.
- Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は,‘ブラックボックス’モデルの解読を支援する。
画像領域を中心にいくつかの手法が提案・評価されているが、テキスト領域における説明可能性の探求は研究分野として成長を続けている。
本稿では,テキスト領域におけるXAI手法の適用性について検討する。
この文脈では、画像に基づく分類において、完全領域全体をローカライズする能力に優れた「相似性差と特異性」(SIDU)XAI法がテキストデータに拡張される。
拡張された方法であるSIDU-TXTは、ブラックボックスモデルの特徴活性化マップを使用して、粒度の高い単語レベルでヒートマップを生成し、モデル予測に不可欠な文脈的に重要なテキスト要素をハイライトする説明を提供する。
本研究は,XAI手法の評価のための統一標準が存在しないことを踏まえ,多種多様な実験において提案したSIDU-TXTの有効性を評価するために,総合的な3段階の総合評価枠組みを適用した。
映画レビューデータセットの感情分析タスクにおいて,SIDU-TXTは機能的評価と人為的評価の両方において優れており,Grad-CAMやLIMEなどのベンチマークと比較して定量的,定性的な分析により優れた性能を示す。
亡命決定のセンシティブで複雑な法的領域における応用的評価では、SIDU-TXTとGrad-CAMは同等のパフォーマンスを示し、それぞれに独自の長所と短所がある。
しかし、これらの手法は専門家の期待する洗練された基準を完全に満たすには足りず、これらの領域に適したXAI手法のさらなる研究の必要性を強調している。
関連論文リスト
- Developing Guidelines for Functionally-Grounded Evaluation of Explainable Artificial Intelligence using Tabular Data [5.864471607396997]
我々は,評価基準と関連する評価手法を20種類同定し,各基準をいつ,どのように評価すべきかに関するガイドラインを導出する。
本研究は,XAI評価プロトコルの詳細な検討を通じて,XAI評価に関する知識の体系化に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T11:42:54Z) - SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals [0.0]
本稿では,新たな評価手法であるSCENE(Soft Counterfactual Evaluation for Natural Language Explainability)を紹介する。
トークンベースの置換に焦点を当てることで、SCENEは文脈的に適切で意味論的に意味のあるソフトカウンタブルを作成する。
SCENEは様々なXAI技法の強みと限界についての貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T16:36:24Z) - A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning [51.7818820745221]
水中画像強調(UIE)はコンピュータビジョン研究において重要な課題である。
多数のUIEアルゴリズムが開発されているにもかかわらず、網羅的で体系的なレビューはいまだに欠落している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T04:46:40Z) - Exploring the Power of Topic Modeling Techniques in Analyzing Customer
Reviews: A Comparative Analysis [0.0]
大量のテキストデータをオンラインで分析するために、機械学習と自然言語処理アルゴリズムがデプロイされている。
本研究では,顧客レビューに特化して用いられる5つのトピックモデリング手法について検討・比較する。
以上の結果から,BERTopicはより意味のあるトピックを抽出し,良好な結果を得ることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-19T08:18:04Z) - REX: Rapid Exploration and eXploitation for AI Agents [103.68453326880456]
本稿では、REXと呼ばれるAIエージェントのための高速探索およびeXploitationのための改良されたアプローチを提案する。
REXは追加の報酬層を導入し、アッパー信頼境界(UCB)スコアに似た概念を統合し、より堅牢で効率的なAIエージェントのパフォーマンスをもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T04:26:33Z) - An Experimental Investigation into the Evaluation of Explainability
Methods [60.54170260771932]
この研究は、9つの最先端XAI法と3つのダミー法(例えば、ランダム・サリエンシ・マップ)に適用された14の異なるメトリクスを比較した。
実験の結果、これらの指標のどれが高い相関関係を示し、潜在的な冗長性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T08:07:07Z) - Connecting Algorithmic Research and Usage Contexts: A Perspective of
Contextualized Evaluation for Explainable AI [65.44737844681256]
説明可能なAI(XAI)を評価する方法に関するコンセンサスの欠如は、この分野の進歩を妨げる。
このギャップを埋める一つの方法は、異なるユーザ要求を考慮に入れた評価方法を開発することである、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-22T05:17:33Z) - A Simple Information-Based Approach to Unsupervised Domain-Adaptive
Aspect-Based Sentiment Analysis [58.124424775536326]
本稿では,相互情報に基づくシンプルだが効果的な手法を提案し,それらの用語を抽出する。
実験の結果,提案手法はクロスドメインABSAの最先端手法よりも4.32%高い性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-29T10:18:07Z) - Introducing and assessing the explainable AI (XAI)method: SIDU [17.127282412294335]
本稿では,オブジェクト領域全体を効果的にローカライズできる新しいxaiビジュアル説明アルゴリズムsiduを提案する。
様々な計算および人体実験を通して,その頑健性と有効性を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T11:13:50Z) - Why model why? Assessing the strengths and limitations of LIME [0.0]
本稿では,LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) xAIフレームワークの有効性について検討する。
LIMEは、文献で見られる最も人気のあるモデルに依存しないフレームワークの1つである。
従来の性能評価手法を補うためにLIMEをどのように利用できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T21:08:07Z) - SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning [59.01424351231993]
SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。
我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。
アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T10:40:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。