論文の概要: Decoding Report Generators: A Cyclic Vision-Language Adapter for Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05261v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 01:46:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:45.643493
• Title: Decoding Report Generators: A Cyclic Vision-Language Adapter for Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: デコード・レポート・ジェネレータ:非現実的説明のための循環型視覚言語アダプタ
• Authors: Yingying Fang, Zihao Jin, Shaojie Guo, Jinda Liu, Yijian Gao, Junzhi Ning, Zhiling Yue, Zhi Li, Simon LF Walsh, Guang Yang,
• Abstract要約: 本稿では,レポート生成モデルにより生成されたテキストの説明可能性を高めるための革新的なアプローチを提案する。 本手法では, 周期的テキスト操作と視覚的比較を用いて, オリジナルコンテンツの特徴を識別し, 解明する。 本稿は,AIレポートの解釈可能性と透明性を向上する手法の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.163217901775776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant advancements in report generation methods, a critical limitation remains: the lack of interpretability in the generated text. This paper introduces an innovative approach to enhance the explainability of text generated by report generation models. Our method employs cyclic text manipulation and visual comparison to identify and elucidate the features in the original content that influence the generated text. By manipulating the generated reports and producing corresponding images, we create a comparative framework that highlights key attributes and their impact on the text generation process. This approach not only identifies the image features aligned to the generated text but also improves transparency but also provides deeper insights into the decision-making mechanisms of the report generation models. Our findings demonstrate the potential of this method to significantly enhance the interpretability and transparency of AI-generated reports.
• Abstract（参考訳）: レポート生成手法の大幅な進歩にもかかわらず、重要な制限が残っている: 生成されたテキストの解釈可能性の欠如。 本稿では,レポート生成モデルにより生成されたテキストの説明可能性を高めるための革新的なアプローチを提案する。 本手法では, 周期的テキスト操作と視覚的比較を用いて, 生成したテキストに影響を及ぼすオリジナルコンテンツの特徴を特定し, 解明する。 生成したレポートの操作と対応する画像の生成により、キー属性とテキスト生成プロセスへの影響をハイライトする比較フレームワークを作成する。 このアプローチは、生成されたテキストに整合した画像の特徴を識別するだけでなく、透明性を向上させるとともに、レポート生成モデルの意思決定メカニズムに関する深い洞察を提供する。 本研究は,AIレポートの解釈可能性と透明性を著しく向上させる手法の可能性を示すものである。

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