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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14180v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 03:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:11.223691
• 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。

関連論文リスト

• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト・イズ・キー (Context is Key) (CiK) は、時系列予測ベンチマークであり、様々な種類のテキストコンテキストと数値データをペアリングする。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Counterfactual Explanations for Deep Learning-Based Traffic Forecasting [42.31238891397725]
  この研究は、説明可能なAIアプローチ、反実的説明を活用し、ディープラーニングベースのトラフィック予測モデルの説明可能性とユーザビリティを高めることを目的としている。 この研究は、まず、過去の交通データと文脈変数に基づいて、交通速度を予測するディープラーニングモデルを実装する。 次に、これらの入力変数の変化が予測結果にどのように影響するかを照らすために、対実的な説明が使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T11:26:31Z)
• Evaluating the Utility of Model Explanations for Model Development [54.23538543168767]
  機械学習モデル構築の実践シナリオにおいて、説明が人間の意思決定を改善するかどうかを評価する。 驚いたことに、サリエンシマップが提供されたとき、タスクが大幅に改善されたという証拠は見つからなかった。 以上の結果から,サリエンシに基づく説明における誤解の可能性と有用性について注意が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T23:13:23Z)
• Back to the Future: Towards Explainable Temporal Reasoning with Large Language Models [33.8108950744839]
  そこで本稿では,コンテキストに基づいたイベント発生の予測を行うために,時間的推論を記述可能な最初のタスクを紹介する。 本研究では,時間的予測と説明の最先端性能を実現する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T10:35:23Z)
• Explaining Explainability: Towards Deeper Actionable Insights into Deep Learning through Second-order Explainability [70.60433013657693]
  2階説明可能なAI(SOXAI)は、最近インスタンスレベルからデータセットレベルまで説明可能なAI(XAI)を拡張するために提案されている。 そこで本研究では,SOXAIの動作可能な洞察に基づくトレーニングセットから無関係な概念を除外することで,モデルの性能を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T23:24:01Z)
• Faithfulness Tests for Natural Language Explanations [87.01093277918599]
  ニューラルモデルの説明は、その予測のためのモデルの意思決定プロセスを明らかにすることを目的としている。 近年の研究では,サリエンシマップやファクトファクトファクトダクトなどの説明を行う手法が誤解を招く可能性があることが示されている。 本研究は,自然言語の説明の忠実さを評価する上での課題について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T11:40:37Z)
• Generic Temporal Reasoning with Differential Analysis and Explanation [61.96034987217583]
  時間差分解析でギャップを埋めるTODAYという新しいタスクを導入する。 TODAYは、システムがインクリメンタルな変化の効果を正しく理解できるかどうかを評価する。 共同学習においてTODAYの指導スタイルと説明アノテーションが有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:40:03Z)
• Towards a Rigorous Evaluation of Explainability for Multivariate Time Series [5.786452383826203]
  本研究では,時系列予測問題におけるモデル非依存な説明可能性の実現と評価を行った。 その解決策は、販売契約を予測する時系列予測問題として問題をフレーミングすることであった。 LIMEとSHAPによる説明は、機械学習モデルによる予測を理解する上で、人間を大いに助けた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T17:16:36Z)

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。