Computational Argumentation and Automatic Rule-Generation for Explainable Data-Driven Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The creation of data-driven models for classification problems requires increasing transparency and inferential explainability, especially in high-stakes domains such as health-care, finance, and policy making. Rule-based systems are widely regarded as a strong candidate for the development of models that are also comprehensible to humans. However, the generated rules are often considered individually with minimal or no consideration of their interactions. This research focuses on the adoption of computational argumentation techniques, which allow for rule-interaction for enhanced explainability. In other words, rules can be revoked when new information is introduced, essentially achieving the notion of non-monotonicity. In detail, an empirical work was designed to automatically extract inference rules from datasets of various multi-class classification tasks by using the Logic Learning Machine (LLM) approach. In turn, these rules were integrated within a structured argumentation framework, able to employ abstract argumentation semantics for conflict resolution among contradicting inferences. Findings demonstrated that the LLM technique can indeed extract compact rules with varying degrees of interpretability and predictive power. Furthermore, the argument-based models built on these rules demonstrated improved inferential and explanatory performance on certain datasets. Examples show how a Cohen’s kappa coefficient improved from 0.85 to 0.99 when applying the argumentation-based conflict resolution strategy to the same set of rules generated by LLM. The contribution to the body of knowledge offered to the community is both a customisable approach for rule-extraction from datasets for multi-class problems, via hyperparameter tuning, and a transparent integration strategy with computational argumentation, which is able to enhance human understanding and support justifiability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».