基準に基づく文書分類根拠提示手法

抄録

機械学習モデル（ML）とその予測出力の信頼性をより向上させるため，XAI技術が活発に議論されている．近年では，MLモデルとその予測出力の説明が可能になり，ML手法はより多くの信頼性を必要とする実世界の様々なタスクで活用されている．しかし，それらの説明は，明示的な基準に基づいて文書を確認し，分類する実際のアプリケーションでは不十分な場合がある．そのため，既存の分類モデルでは，予測出力を確認するための高い人的コストが依然として必要になる．本研究では，テキストで記述されている明示的な基準に従って説明できる分類モデルを構築する方法を検討する．さらに，審査や分類作業を効率化するために，その予測出力の根拠を提示する方法を提案する．文書分類事例における実験では，提案手法により人手作業コストを削減できることを確認した．