論文の概要: Why Are You Wrong? Counterfactual Explanations for Language Grounding with 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06030v1
• Date: Fri, 09 May 2025 13:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.272413
• Title: Why Are You Wrong? Counterfactual Explanations for Language Grounding with 3D Objects
• Title（参考訳）: なぜあなたは間違っているのか?3Dオブジェクトによる言語接地のための非現実的説明
• Authors: Tobias Preintner, Weixuan Yuan, Qi Huang, Adrian König, Thomas Bäck, Elena Raponi, Niki van Stein,
• Abstract要約: 3次元オブジェクトの言語記述と空間的関係における可変性は、これを複雑なタスクにする。 一見正しいオブジェクト記述が提供されるにもかかわらず、モデルが誤った予測を行う場合、実践者は「なぜモデルは間違っているのか? 本稿では, 逆実例を生成することによって, この問題に答える手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35269907642793746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining natural language and geometric shapes is an emerging research area with multiple applications in robotics and language-assisted design. A crucial task in this domain is object referent identification, which involves selecting a 3D object given a textual description of the target. Variability in language descriptions and spatial relationships of 3D objects makes this a complex task, increasing the need to better understand the behavior of neural network models in this domain. However, limited research has been conducted in this area. Specifically, when a model makes an incorrect prediction despite being provided with a seemingly correct object description, practitioners are left wondering: "Why is the model wrong?". In this work, we present a method answering this question by generating counterfactual examples. Our method takes a misclassified sample, which includes two objects and a text description, and generates an alternative yet similar formulation that would have resulted in a correct prediction by the model. We have evaluated our approach with data from the ShapeTalk dataset along with three distinct models. Our counterfactual examples maintain the structure of the original description, are semantically similar and meaningful. They reveal weaknesses in the description, model bias and enhance the understanding of the models behavior. Theses insights help practitioners to better interact with systems as well as engineers to improve models.
• Abstract（参考訳）: 自然言語と幾何学的形状を組み合わせることは、ロボティクスと言語支援設計に複数の応用がある新しい研究分野である。 この領域における重要なタスクはオブジェクト参照識別であり、ターゲットのテキスト記述が与えられた3Dオブジェクトを選択することである。 言語記述の多様性と3Dオブジェクトの空間的関係は、これを複雑なタスクとし、この領域におけるニューラルネットワークモデルの振る舞いをよりよく理解する必要性を高める。 しかし、この地域では限られた研究がなされている。 具体的には、一見正しいオブジェクト記述が提供されるにもかかわらず、モデルが誤った予測を行う場合、実践者は「なぜモデルが間違っているのか? 本稿では, 逆実例を生成することによって, この問題に答える手法を提案する。 提案手法では,2つのオブジェクトと1つのテキスト記述を含む誤分類サンプルを抽出し,モデルによる正しい予測を導出する代替の定式化を生成する。 我々は,ShapeTalkデータセットのデータと3つの異なるモデルを用いて,我々のアプローチを評価した。 我々の反実例は、本来の記述の構造を維持しており、意味的に類似しており有意義である。 説明の弱点、モデルのバイアスを明らかにし、モデルの振る舞いの理解を強化する。 これらの洞察は、実践者がシステムと対話し、エンジニアがモデルを改善するのに役立つ。

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