論文の概要: Learning Marked Temporal Point Process Explanations based on Counterfactual and Factual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11943v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 07:01:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.471516
• Title: Learning Marked Temporal Point Process Explanations based on Counterfactual and Factual Reasoning
• Title（参考訳）: 実測的および実測的推論に基づくマーク付き時間点プロセス記述の学習
• Authors: Sishun Liu, Ke Deng, Xiuzhen Zhang, Yan Wang,
• Abstract要約: MTPPの説明は、最小かつ合理的な説明、すなわち歴史上の出来事の最小サブセットを特定することを目的としている。 本研究は,MTPP (CFF) のための対実的・実的説明器を提案し,一連の故意に設計した手法を用いて MTPP の説明を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.03274471703011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network-based Marked Temporal Point Process (MTPP) models have been widely adopted to model event sequences in high-stakes applications, raising concerns about the trustworthiness of outputs from these models. This study focuses on Explanation for MTPP, aiming to identify the minimal and rational explanation, that is, the minimum subset of events in history, based on which the prediction accuracy of MTPP matches that based on full history to a great extent and better than that based on the complement of the subset. This study finds that directly defining Explanation for MTPP as counterfactual explanation or factual explanation can result in irrational explanations. To address this issue, we define Explanation for MTPP as a combination of counterfactual explanation and factual explanation. This study proposes Counterfactual and Factual Explainer for MTPP (CFF) to solve Explanation for MTPP with a series of deliberately designed techniques. Experiments demonstrate the correctness and superiority of CFF over baselines regarding explanation quality and processing efficiency.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくマーク付きテンポラルポイントプロセス(MTPP)モデルは、ハイテイクなアプリケーションにおけるイベントシーケンスのモデル化に広く採用されており、これらのモデルからの出力の信頼性に関する懸念が高まっている。 本研究は,MTPPの予測精度が,そのサブセットの補完に基づくものよりもはるかに優れていることに基づいて,歴史における事象の最小サブセットである最小かつ合理的な説明を識別することを目的としたMTPPの説明に焦点を当てた。 本研究は,MTPPの解説を非合理的な説明や事実的説明として直接定義することは,不合理な説明をもたらすことを示唆している。 この問題に対処するため,MTPPの解説を,事実的説明と事実的説明の組合せとして定義する。 本研究は,MTPP (CFF) のための対実的・実的説明器を提案し,一連の故意に設計した手法を用いて MTPP の説明を解く。 説明品質と処理効率に関するベースライン上のCFFの正しさと優越性を示す実験を行った。

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