Evaluation of Local Explainability Methods in Turkish Text Classification Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Complex transformer models have become popular in practice, however, they function as “black boxes”. Therefore, there is a growing need for the quantitative evaluation of existing explainability techniques. This evaluation becomes challenging when there are no ground-truth explanations available in the text data. We address this by exploring evaluation approaches for local explainability techniques in Turkish text classification tasks. We use BERT-based models, specifically BERTurk and TurkishBERTweet, and apply SHAP, LIME, and Integrated Gradients (IG). We evaluate the explainability techniques based on their ability to preserve the original text’s prediction probability when their most important tokens are used during inference. We employ evaluation approaches like Mean of Probabilities and Incremental Deletion to compare the explainability techniques with a baseline approach, aiming to measure the faithfulness of the explanations. Our results demonstrate that the gradient-based technique, IG, effectively identifies salient tokens that correlate with the class of the original text. We conclude that the IG method is effective in computing the saliency scores of the explanations when using an encoder-based model for Turkish text classification tasks. In understanding Turkish morphological complexity, it captures and highlights the nuanced contributions of context-dependent words and phrases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».