2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[3G1-GS-6] 言語メディア処理:

2025年5月29日(木) 09:00 〜 10:40 G会場 (会議室1002)

座長:高村 大也(産業技術総合研究所)

09:00 〜 09:20

[3G1-GS-6-01] テキスト分類タスクに対する Integrated Gradients へのアブレーションテストの適用

〇剱持 壮吾1、松崎 拓也1 (1. 東京理科大学)

キーワード:Integrated Gradients

Integrated Gradients (IG) は機械学習の分野で広く用いられている説明手法の 1 つである.
IG の実行の際用いられるベースラインについての研究は,これまで画像処理タスクについてのものが多く,文章処理モデルについては活発な議論がされていない.本研究では,画像分類タスクで提案されている上位 k アブレーションテストをテキスト分類タスクに適用する.RACE データセットと livedoor ニュースコーパスでそれぞれ学習したモデルに対していくつかのベースラインで IG を実行し,その出力をもとにアブレーションテストを行う.その結果,使用するデータセットによって,評価が一番高いベースラインが変化することやいくつかのベースラインの評価順が完全に逆転することなど,アブレーションテストによるベースラインの評価が変化することが明らかとなった.

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