論文の概要: SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04575v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 06:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:39:31.759371
• Title: SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals
• Title（参考訳）: SCENE: ソフトカウンタによる説明可能なAI技術の評価
• Authors: Haoran Zheng, Utku Pamuksuz,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) plays a crucial role in enhancing the transparency and accountability of AI models, particularly in natural language processing (NLP) tasks. However, popular XAI methods such as LIME and SHAP have been found to be unstable and potentially misleading, underscoring the need for a standardized evaluation approach. This paper introduces SCENE (Soft Counterfactual Evaluation for Natural language Explainability), a novel evaluation method that leverages large language models (LLMs) to generate Soft Counterfactual explanations in a zero-shot manner. By focusing on token-based substitutions, SCENE creates contextually appropriate and semantically meaningful Soft Counterfactuals without extensive fine-tuning. SCENE adopts Validitysoft and Csoft metrics to assess the effectiveness of model-agnostic XAI methods in text classification tasks. Applied to CNN, RNN, and Transformer architectures, SCENE provides valuable insights into the strengths and limitations of various XAI techniques.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、AIモデルの透明性と説明責任を高める上で、特に自然言語処理(NLP)タスクにおいて重要な役割を果たす。 しかし、LIMEやSHAPといった一般的なXAI手法は不安定であり、誤解を招く可能性があり、標準化された評価アプローチの必要性が強調されている。 本稿では,SCENE(Soft Counterfactual Evaluation for Natural Language Explainability)について紹介する。 トークンベースの置換に焦点を当てることで、SCENEは広範囲の微調整なしに文脈的に適切かつ意味的に意味のあるソフトカウンタを作成できる。 SCENEは、テキスト分類タスクにおけるモデルに依存しないXAI手法の有効性を評価するために、ValiditysoftとCsoftメトリクスを採用している。 CNN、RNN、Transformerアーキテクチャに適用されたSCENEは、さまざまなXAI技術の長所と短所に関する貴重な洞察を提供する。

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