論文の概要: Data2Concept2Text: An Explainable Multilingual Framework for Data Analysis Narration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09218v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 11:49:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:44:55.264700
- Title: Data2Concept2Text: An Explainable Multilingual Framework for Data Analysis Narration
- Title（参考訳）: Data2Concept2Text: データ分析ナレーションのための説明可能な多言語フレームワーク
- Authors: Flavio Bertini, Alessandro Dal Palù, Federica Zaglio, Francesco Fabiano, Andrea Formisano,
- Abstract要約: 本稿では,データの集合を解釈し,基礎となる特徴を抽象化し,それを自然言語で記述する,完全な説明可能なシステムを提案する。
このシステムは、2つの重要な段階に依存している: (i)データから出現する特性を識別し、それらを抽象概念に変換する、(ii)これらの概念を自然言語に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.95840730800478
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- Abstract: This paper presents a complete explainable system that interprets a set of data, abstracts the underlying features and describes them in a natural language of choice. The system relies on two crucial stages: (i) identifying emerging properties from data and transforming them into abstract concepts, and (ii) converting these concepts into natural language. Despite the impressive natural language generation capabilities demonstrated by Large Language Models, their statistical nature and the intricacy of their internal mechanism still force us to employ these techniques as black boxes, forgoing trustworthiness. Developing an explainable pipeline for data interpretation would allow facilitating its use in safety-critical environments like processing medical information and allowing non-experts and visually impaired people to access narrated information. To this end, we believe that the fields of knowledge representation and automated reasoning research could present a valid alternative. Expanding on prior research that tackled the first stage (i), we focus on the second stage, named Concept2Text. Being explainable, data translation is easily modeled through logic-based rules, once again emphasizing the role of declarative programming in achieving AI explainability. This paper explores a Prolog/CLP-based rewriting system to interpret concepts-articulated in terms of classes and relations, plus common knowledge-derived from a generic ontology, generating natural language text. Its main features include hierarchical tree rewritings, modular multilingual generation, support for equivalent variants across semantic, grammar, and lexical levels, and a transparent rule-based system. We outline the architecture and demonstrate its flexibility through some examples capable of generating numerous diverse and equivalent rewritings based on the input concept.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,データの集合を解釈し,基礎となる特徴を抽象化し,それを自然言語で記述する,完全な説明可能なシステムを提案する。
このシステムは2つの重要な段階に依存している。
i)データから出現する特性を識別し、それらを抽象概念に変換すること。
(二)これらの概念を自然言語に変換すること。
大規模言語モデルによって実証された印象的な自然言語生成能力にもかかわらず、その統計的性質と内部メカニズムの複雑さは、なおもこれらのテクニックをブラックボックスとして使わざるを得ず、信頼性を保ちます。
データ解釈のための説明可能なパイプラインを開発することで、医療情報処理や、非専門家や視覚障害者がナレーション付き情報にアクセスできないような、安全クリティカルな環境での使用が容易になる。
この目的のために、知識表現と自動推論研究の分野が有効な選択肢となると信じている。
第一段階に取り組む先行研究の拡大
(i)Concept2Textという第2ステージに注力します。
説明可能なデータ翻訳は、論理ベースのルールを通じて容易にモデル化され、AIの説明可能性を達成する上での宣言型プログラミングの役割を再び強調する。
本稿では,概念をクラスや関係の観点から解釈するProlog/CLPベースの書き換えシステムについて検討する。
その主な特徴は、階層的なツリー書き換え、モジュール型多言語生成、意味論、文法、語彙レベルにまたがる等価な変種のサポート、透過的なルールベースのシステムである。
アーキテクチャの概要を概説し、入力概念に基づいた多種多様な等価な書き換えを生成できるいくつかの例を通して、その柔軟性を実証する。
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