論文の概要: RankSHAP: Shapley Value Based Feature Attributions for Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01848v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 06:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:43.574033
• Title: RankSHAP: Shapley Value Based Feature Attributions for Learning to Rank
• Title（参考訳）: RankSHAP: ランク付け学習のための共有価値に基づく特徴属性
• Authors: Tanya Chowdhury, Yair Zick, James Allan,
• Abstract要約: 我々は、機能属性コミュニティで人気がある軸論的ゲーム理論のアプローチを採用し、全てのランク付けベースの特徴属性メソッドが満足すべき基本公理のセットを特定する。 次にRang-SHAPを導入し、古典的なShapley値をランキングに拡張します。 また、既存の帰属アルゴリズムの公理解析を行い、提案した公理に準拠するかどうかを判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.438428292619577
• License:
• Abstract: Numerous works propose post-hoc, model-agnostic explanations for learning to rank, focusing on ordering entities by their relevance to a query through feature attribution methods. However, these attributions often weakly correlate or contradict each other, confusing end users. We adopt an axiomatic game-theoretic approach, popular in the feature attribution community, to identify a set of fundamental axioms that every ranking-based feature attribution method should satisfy. We then introduce Rank-SHAP, extending classical Shapley values to ranking. We evaluate the RankSHAP framework through extensive experiments on two datasets, multiple ranking methods and evaluation metrics. Additionally, a user study confirms RankSHAP's alignment with human intuition. We also perform an axiomatic analysis of existing rank attribution algorithms to determine their compliance with our proposed axioms. Ultimately, our aim is to equip practitioners with a set of axiomatically backed feature attribution methods for studying IR ranking models, that ensure generality as well as consistency.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究が、特徴属性法によるクエリとの関連性によるエンティティの順序付けに焦点をあて、ランク付けを学ぶための、ポストホックでモデルに依存しない説明を提案している。 しかしながら、これらの属性は、しばしば弱い相関関係または矛盾し、エンドユーザを混乱させます。 我々は、機能属性コミュニティで人気がある軸論的ゲーム理論のアプローチを採用し、全てのランク付けベースの特徴属性メソッドが満足すべき基本公理のセットを特定する。 次にRang-SHAPを導入し、古典的なShapley値をランキングに拡張します。 我々は2つのデータセット、複数のランキング手法、評価指標に関する広範な実験を通してRanSHAPフレームワークを評価する。 さらに、ユーザによる研究では、RanSHAPが人間の直感と一致していることが確認されている。 また、既存の帰属アルゴリズムの公理解析を行い、提案した公理に準拠するかどうかを判断する。 最終的に、我々の目標は、一般性と一貫性を確保するために、IRランキングモデルを研究するための、公理的に支援された特徴属性のセットを実践者に供給することである。

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