論文の概要: Why Current XAI Is Not Enough for Arabic NLP: A Critical Survey of the Explainability Gap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26144v1
• Date: Sun, 28 Jun 2026 11:34:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.362535
• Title: Why Current XAI Is Not Enough for Arabic NLP: A Critical Survey of the Explainability Gap
• Title（参考訳）: 現在のXAIがアラビアのNLPに及ばない理由:説明可能性の急上昇に関する批判的調査
• Abstract要約: 本研究は,アラビアXAIに関する文献をテキスト,音声,マルチモーダル設定で要約する。 我々は、アラビア語のNLPはモデル決定の説明だけでなく、言語的、文化的、社会的な対象としてアラビア語に忠実な説明が必要であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.214276630028142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable AI (XAI) is now a major theme in NLP; however, Arabic NLP remains under-explained in three connected senses. First, there is a method gap: Arabic XAI relies heavily on a small set of post-hoc techniques such as LIME, SHAP, attention visualization, and saliency, while broader NLP XAI offers richer diagnostic, counterfactual, probing, rationale-based, and human-centered methods. Second, there is a task gap: existing Arabic XAI work is concentrated in classification tasks, especially sentiment analysis, hate/offensive language detection, fake news, and spam, with weaker coverage of generation, retrieval, translation, summarization, structured prediction, and dialogue. Third, there is a linguistic gap: many explanations identify influential tokens, but rarely explain Arabic-specific phenomena such as morphology, clitics, dialectal variation, diglossia, orthographic ambiguity, diacritics, code-switching, named entities, cultural references, or Classical and religious registers. This critical structured survey synthesizes the reviewed literature on Arabic XAI across text, speech, and multimodal settings. We argue that Arabic NLP does not only need explanations of model decisions; it needs explanations that are faithful to Arabic as a linguistic, cultural, and sociotechnical object. We introduce a taxonomy of tasks, methods, linguistic units, varieties, goals, and evaluation practices, and propose a research agenda for linguistically grounded Arabic XAI.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は現在、NLPの主要なテーマとなっているが、アラビア語のNLPは3つの接続された感覚で説明されていない。 アラビアXAIは、LIME、SHAP、アテンションビジュアライゼーション、サリエンスといった少数のポストホック技術に大きく依存しているが、より広範なNLP XAIは、よりリッチな診断、対実的、調査、理性に基づく、人間中心の手法を提供している。 第2に、タスクギャップがある: 既存のアラビアXAI作業は、特に感情分析、憎悪/攻撃的言語検出、偽ニュース、スパムといった分類タスクに集中しており、生成、検索、翻訳、要約、構造化予測、対話のカバーが弱い。 第三に、多くの説明は影響力のあるトークンを識別するが、形態学、クレティテス、方言の変種、地質学、正書法、曖昧さ、ダイアクリティカルス、コードスイッチング、名前付きエンティティ、文化的参照、古典的および宗教的なレジスタなど、アラビア固有の現象を説明することは滅多にない。 この重要な構造化された調査は、テキスト、スピーチ、マルチモーダル設定でアラビアXAIに関するレビューされた文献を合成する。 我々は、アラビア語のNLPはモデル決定の説明だけでなく、言語的、文化的、社会技術的対象としてアラビア語に忠実な説明が必要であると主張している。 我々は,タスク,メソッド,言語単位,品種,目標,評価プラクティスの分類を導入し,言語学的根拠を持つアラビア語XAIの研究課題を提案する。

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