Effective Explanations for Entity Resolution Models
Notice bibliographique
Résumé
Entity resolution (ER) aims at matching records that refer to the same real-world entity. Although widely studied for the last 50 years, ER still represents a challenging data management problem, and several recent works have started to investigate the opportunity of applying deep learning (DL) techniques to solve this problem. In this paper, we study the fundamental problem of explainability of the DL solution for ER. Understanding the matching predictions of an ER solution is indeed crucial to assess the trustworthiness of the DL model and to discover its biases. We treat the DL model as a black box classifier and - while previous approaches to provide explanations for DL predictions are agnostic to the classification task - we propose the CERTA approach that is aware of the semantics of the ER problem. Our approach produces both saliency explanations, which associate each attribute with a saliency score, and counterfactual explanations, which provide examples of values that can flip the prediction. CERTA builds on a probabilistic framework that aims at computing the explanations evaluating the outcomes produced by using perturbed copies of the input records. We experimentally evaluate CERTA'S explanations of state-of-the-art ER solutions based on DL models using publicly available datasets, and demonstrate the effectiveness of CERTA over recently proposed methods for this problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».