論文の概要: XForecast: Evaluating Natural Language Explanations for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14180v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 05:16:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:44.641333
• Title: XForecast: Evaluating Natural Language Explanations for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: XForecast: 時系列予測のための自然言語説明の評価
• Authors: Taha Aksu, Chenghao Liu, Amrita Saha, Sarah Tan, Caiming Xiong, Doyen Sahoo,
• Abstract要約: 時系列予測は、特に正確な予測に依存するステークホルダーにとって、意思決定を支援する。 伝統的に説明可能なAI(XAI)メソッドは、機能や時間的重要性を基盤とするものであり、専門家の知識を必要とすることが多い。 時系列データにおける複雑な因果関係のため,予測NLEの評価は困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.57427992446698
• License:
• Abstract: Time series forecasting aids decision-making, especially for stakeholders who rely on accurate predictions, making it very important to understand and explain these models to ensure informed decisions. Traditional explainable AI (XAI) methods, which underline feature or temporal importance, often require expert knowledge. In contrast, natural language explanations (NLEs) are more accessible to laypeople. However, evaluating forecast NLEs is difficult due to the complex causal relationships in time series data. To address this, we introduce two new performance metrics based on simulatability, assessing how well a human surrogate can predict model forecasts using the explanations. Experiments show these metrics differentiate good from poor explanations and align with human judgments. Utilizing these metrics, we further evaluate the ability of state-of-the-art large language models (LLMs) to generate explanations for time series data, finding that numerical reasoning, rather than model size, is the main factor influencing explanation quality.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は意思決定に役立つ。特に正確な予測に依存する利害関係者は、これらのモデルを理解し、説明し、決定を確実にすることが非常に重要である。 伝統的に説明可能なAI(XAI)メソッドは、機能や時間的重要性を基盤とするものであり、専門家の知識を必要とすることが多い。 対照的に、自然言語の説明(NLE)は一般の人々にとってよりアクセスしやすい。 しかし、時系列データの複雑な因果関係のため、予測NLEの評価は困難である。 そこで本研究では、シミュレーション可能性に基づく2つの新しいパフォーマンス指標を導入し、人間のサロゲートがモデル予測をどの程度正確に予測できるかを評価する。 実験の結果、これらの指標は説明が不十分なことと、人間の判断とよく一致していることが示されている。 これらの指標を利用することで、時系列データに対する説明を生成するための最先端の大規模言語モデル(LLM)の能力をさらに評価し、モデルのサイズよりも数値的推論が説明品質に影響を及ぼす主要な要因であることを示した。

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