論文の概要: TAGExplainer: Narrating Graph Explanations for Text-Attributed Graph Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15268v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 03:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:46.709539
• Title: TAGExplainer: Narrating Graph Explanations for Text-Attributed Graph Learning Models
• Title（参考訳）: TAGExplainer: テキスト分散グラフ学習モデルのためのグラフ説明のナレーション
• Authors: Bo Pan, Zhen Xiong, Guanchen Wu, Zheng Zhang, Yifei Zhang, Liang Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,TAG学習のための自然言語記述法であるTAGExplainerを提案する。 実世界のシナリオにおける注釈付き真実説明の欠如に対処するため,まず,サリエンシに基づく説明からモデルの判断を捉える擬似ラベルを生成することを提案する。 高品質な擬似ラベルを使用して、エンド・ツー・エンドの説明生成モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.367754016281934
• License:
• Abstract: Representation learning of Text-Attributed Graphs (TAGs) has garnered significant attention due to its applications in various domains, including recommendation systems and social networks. Despite advancements in TAG learning methodologies, challenges remain in explainability due to the black-box nature of existing TAG representation learning models. This paper presents TAGExplainer, the first method designed to generate natural language explanations for TAG learning. TAGExplainer employs a generative language model that maps input-output pairs to explanations reflecting the model's decision-making process. To address the lack of annotated ground truth explanations in real-world scenarios, we propose first generating pseudo-labels that capture the model's decisions from saliency-based explanations, then the pseudo-label generator is iteratively trained based on three training objectives focusing on faithfulness and brevity via Expert Iteration, to improve the quality of generated pseudo-labels. The high-quality pseudo-labels are finally utilized to train an end-to-end explanation generator model. Extensive experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of TAGExplainer in producing faithful and concise natural language explanations.
• Abstract（参考訳）: テキスト属性グラフ(TAG)の表現学習は、レコメンデーションシステムやソーシャルネットワークなど、さまざまな分野に応用されているため、大きな注目を集めている。 TAG学習手法の進歩にもかかわらず、既存のTAG表現学習モデルのブラックボックスの性質のため、課題は説明可能である。 本稿では,TAG学習のための自然言語記述法であるTAGExplainerを提案する。 TAGExplainerは、入力と出力のペアをモデルの決定過程を反映した説明にマッピングする生成言語モデルを採用している。 実世界のシナリオにおける注釈付き真実説明の欠如に対処するため,まず,サリエンシに基づく説明からモデルの判断を捉えた擬似ラベルを生成し,その擬似ラベル生成は,エキスパートイテレーションによる忠実さと簡潔さに着目した3つの訓練目標に基づいて反復的に訓練し,生成した擬似ラベルの品質を向上させる。 高品質な擬似ラベルを使用して、エンド・ツー・エンドの説明生成モデルを訓練する。 忠実で簡潔な自然言語説明の作成において,TAGExplainerの有効性を示すため,広範囲な実験を行った。

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