論文の概要: From Text to Graph: Leveraging Graph Neural Networks for Enhanced Explainability in NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02064v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 18:55:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:58:30.697161
• Title: From Text to Graph: Leveraging Graph Neural Networks for Enhanced Explainability in NLP
• Title（参考訳）: テキストからグラフへ:NLPの説明可能性を高めるグラフニューラルネットワークを活用する
• Authors: Fabio Yáñez-Romero, Andrés Montoyo, Armando Suárez, Yoan Gutiérrez, Ruslan Mitkov,
• Abstract要約: 本研究では,自然言語処理タスクにおける説明可能性を実現するための新しい手法を提案する。 自動的に文をグラフに変換し、ノードや関係を通じて意味を維持する。 実験は、与えられた分類のためのテキスト構造の中で最も重要なコンポーネントを決定するための有望な結果をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.864700176441583
• License:
• Abstract: Researchers have relegated natural language processing tasks to Transformer-type models, particularly generative models, because these models exhibit high versatility when performing generation and classification tasks. As the size of these models increases, they achieve outstanding results. Given their widespread use, many explainability techniques are developed based on these models. However, this process becomes computationally expensive due to the large size of the models. Additionally, transformers interpret input information through tokens that fragment input words into sequences lacking inherent semantic meaning, complicating the explanation of the model from the very beginning. This study proposes a novel methodology to achieve explainability in natural language processing tasks by automatically converting sentences into graphs and maintaining semantics through nodes and relations that express fundamental linguistic concepts. It also allows the subsequent exploitation of this knowledge in subsequent tasks, making it possible to obtain trends and understand how the model associates the different elements inside the text with the explained task. The experiments delivered promising results in determining the most critical components within the text structure for a given classification.
• Abstract（参考訳）: 研究者は、自然言語処理タスクをトランスフォーマー型モデル、特に生成モデルに還元した。 これらのモデルのサイズが大きくなるにつれて、優れた結果が得られる。 広く使われているため、これらのモデルに基づいて多くの説明可能性技術が開発されている。 しかし、このプロセスは、モデルのサイズが大きいため、計算的に高価になる。 さらに、トランスフォーマーは入力ワードを固有の意味を欠いたシーケンスに断片化するトークンを通じて入力情報を解釈し、モデルの説明を最初から複雑にする。 本研究では, 自然言語処理タスクにおいて, 文を自動的にグラフに変換し, 基本言語概念を表現したノードや関係を通して意味性を維持することによって, 説明可能性を実現する手法を提案する。 さらに、この知識をその後のタスクで活用することで、トレンドを取得し、モデルがテキスト内の異なる要素と説明されたタスクをどう関連づけるかを理解することができる。 実験は、与えられた分類のためのテキスト構造の中で最も重要なコンポーネントを決定するための有望な結果をもたらした。

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