演算子標識挙動を刺激すると改良のための言語学的に分類器決定の説明【Powered by NICT】

Lughofer Edwin; Richter Roland; Neissl Ulrich; Heidl Wolfgang; Eitzinger Christian; Radauer Thomas

文献

J-GLOBAL ID：201702213598364179 整理番号：17A1481339

演算子標識挙動を刺激すると改良のための言語学的に分類器決定の説明【Powered by NICT】

Explaining classifier decisions linguistically for stimulating and improving operators labeling behavior

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資料名：
巻： 420 ページ： 16-36 発行年： 2017年
JST資料番号： D0636A ISSN： 0020-0255 CODEN： ISIJBC 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

意思決定支援と分類システムでは,信頼できる機械学習分類器を確立できるようにするためには通常演算子または専門家がかなりの数工程試料のクラスラベルを提供する必要性。このような標識は,標識プロセス中のヒトの経験と構成の変化のため,大きな不確実性と不整合の影響を受けた。これは典型的に有意な意図しないクラス重複をもたらした。言語(ヒト可読)形で分類器意思決定の強化された説明を提供するためのいくつかの新しい概念を提案した。これらは連続標識サイクルにおけるそれらの確実性と一貫性を改善するための演算子,よりよい意思決定プロセスを理解し,試料注釈中にそれらをサポートするために役立つことを意図している。これは訓練と更新分類器における利用のためのより良い,より一貫したデータセット(河川)につながると期待される。強化された説明は,(1)分類決定のための接地した理由,言語学的読みやすいファジィルールとして表現された,(2)その決定と可能な代案の示唆に関連した不確実性の分類器のレベル,(3)現在の試料の新規性の程度と(4)現在の分類応答に対する入力特徴の影響のレベルから構成されている。これらの最終であるインスタンスベース特徴重要性レベルを誘発するための新しく開発した手法に基づいており,また演算子とユーザーへの読みやすさを確実にするために3~4前件部の最大値に規則の長さを減少する為に用いた。提案した技術は,注釈GUI内に埋め込まれたと目視検査の現場から実世界アプリケーションシナリオに適用した。提案した言語的説明の有用性を六人のオペレータで行った実験に基づいて評価した。結果はのみ分類器応答を示したときに増強された言語学的説明が与えられたとき,オペレータ/ユーザ標識挙動を有意に改善するが,この可能性は10%に低下することを80%チャンスを約であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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