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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2024
  4. 2024-NL-261

k近傍事例を用いたニューラルモデルの予測における定量的な解釈

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238508
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238508
7d4b9f18-634b-48a2-a247-21f92d54b626
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL24261015.pdf IPSJ-NL24261015.pdf (1.5 MB)
 2026年8月27日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-27
タイトル
タイトル k近傍事例を用いたニューラルモデルの予測における定量的な解釈
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 LLM応用・言語解析
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者名 五藤, 巧

× 五藤, 巧

五藤, 巧

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出口, 祥之

× 出口, 祥之

出口, 祥之

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上垣外, 英剛

× 上垣外, 英剛

上垣外, 英剛

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渡辺, 太郎

× 渡辺, 太郎

渡辺, 太郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ニューラルモデルにおける予測の解釈は,人間にモデルの改善の指針を与えたり,人間が信頼してモデルを扱う上で重要となる.従来の方法では,特徴量の予測に対する寄与度や,k 近傍事例を目視で分析することで解釈としてきた.しかしながら,人手による定性分析はコストが高く,また,解釈に対して人間の主観によるバイアスが混入する可能性がある.そこで本研究では,解釈ごとにラベルを事前に定義,あるいは用途に応じて追加し,対象とする入力事例と近傍ラベルとの類似度を計算することで,ラベルの確率分布として表現される解釈を提示する.入力文の文法性を判断する容認性判断タスクを対象に,言語学で定義される文法現象や非文法的な要因となる単語の品詞に対応づけて予測の解釈を実施した.また,定量的および定性的な観点の両面から評価実験を行い,提案法が解釈として有用な確率分布を提示できることを明らかにした.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2024-NL-261, 号 15, p. 1-9, 発行日 2024-08-27
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:32:45.351534
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