論文の概要: Explainability in Neural Networks for Natural Language Processing Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18036v2
• Date: Wed, 08 Jan 2025 19:44:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:57:37.519043
• Title: Explainability in Neural Networks for Natural Language Processing Tasks
• Title（参考訳）: 自然言語処理タスクにおけるニューラルネットワークの説明可能性
• Authors: Melkamu Mersha, Mingiziem Bitewa, Tsion Abay, Jugal Kalita,
• Abstract要約: LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は、複雑なシステムの振る舞いに関する洞察を提供するための重要なツールである。 本研究では、LIMEを利用してテキスト分類タスクで訓練された多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークを解釈する。 ローカライズされた説明を提供することの有効性にもかかわらず、LIMEはグローバルパターンのキャプチャや機能間の相互作用に制限がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.812284760539713
• License:
• Abstract: Neural networks are widely regarded as black-box models, creating significant challenges in understanding their inner workings, especially in natural language processing (NLP) applications. To address this opacity, model explanation techniques like Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) have emerged as essential tools for providing insights into the behavior of these complex systems. This study leverages LIME to interpret a multi-layer perceptron (MLP) neural network trained on a text classification task. By analyzing the contribution of individual features to model predictions, the LIME approach enhances interpretability and supports informed decision-making. Despite its effectiveness in offering localized explanations, LIME has limitations in capturing global patterns and feature interactions. This research highlights the strengths and shortcomings of LIME and proposes directions for future work to achieve more comprehensive interpretability in neural NLP models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはブラックボックスモデルとして広く考えられており、特に自然言語処理(NLP)アプリケーションにおいて、内部動作を理解する上で重要な課題を生み出している。 この不透明さに対処するために、LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)のようなモデル説明手法が、これらの複雑なシステムの振る舞いに関する洞察を提供するための重要なツールとして登場した。 本研究では、LIMEを利用してテキスト分類タスクで訓練された多層パーセプトロン(MLP)ニューラルネットワークを解釈する。 モデル予測に対する個々の特徴の寄与を分析することで、LIMEアプローチは解釈可能性を高め、情報的意思決定をサポートする。 ローカライズされた説明を提供することの有効性にもかかわらず、LIMEはグローバルパターンのキャプチャや機能間の相互作用に制限がある。 本研究は、LIMEの強みと欠点を強調し、ニューラルNLPモデルにおけるより包括的な解釈可能性を実現するための今後の研究の方向性を提案する。

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