الجلسة العامة: شرح نماذج الصندوق الأسود بلغة طبيعية من خلال ملخصات لغوية غامضة

نقدم نهجًا يسمى الجلسة العامة (شرح نماذج الصندوق الأسود بلغة طبيعية من خلال ملخصات لغوية غامضة)، وهو مصنف قابل للتفسير يعتمد على نموذج تنبؤي مدفوع بالبيانات. يتم استغلال التعلم العصبي لاشتقاق نموذج Predictive بناءً على مستويين من التسميات المرتبطة بالبيانات. ثم يتم اشتقاق تفسيرات النموذج من خلال أداة تفسيرات شابلي الإضافية الشهيرة (SHAP) ونقلها بشكل لغوي عبر ملخصات لغوية غامضة. يسمح التلخيص اللغوي بترجمة تفسيرات مخرجات النموذج المقدمة من SHAP إلى بيانات معبّر عنها بلغة طبيعية. تأخذ الجلسة العامة في الاعتبار عدم الدقة المرتبطة بمخرجات النموذج من خلال تلخيصها في بيانات لغوية بسيطة، وملخصات غامضة، واعتبار عدم الدقة المرتبطة بعملية وضع العلامات على البيانات من خلال تضمين معرفة إضافية في شكل تسميات ذات طبقات وسطى. تم التحقق من صحة الجلسة العامة على إشارات الكلام المعالجة المجمعة من الهواتف الذكية لمرضى اضطراب ثنائي القطب وعلى بيانات المسح المتعلقة بالصحة النفسية المتاحة للجمهور. تؤكد التجارب أن تلخيص اللغة الغامضة هو تقنية فعالة لدعم التحليلات العامة لمخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي. أيضًا، تعزز الجلسة العامة قابلية الشرح من خلال تجميع السمات منخفضة المستوى إلى حبيبات معلومات عالية المستوى، ومن خلال دمج المعرفة الغامضة في نموذج متعدد المهام متتابع وتركيبي.