偽ニュース検出のための信頼志向の説明可能AI
arXiv cs.CL / 2026/3/13
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要点
- 本論文は、自然言語処理(NLP)ベースの偽情報検知におけるExplainable AI (XAI) の適用を検討し、SHAP、LIME、Integrated Gradients を比較している。
- 実験において、XAI はモデルの透明性と解釈可能性を高めつつ、高い検出精度を維持することを報告している。
- 各解説手法はそれぞれ異なる説明価値を提供する。SHAP は詳細な局所寄与を、LIME は単純で直感的な説明を、Integrated Gradients は畳み込みモデルで効率的に機能する。
- 研究は計算コストやパラメータ設定への感度といった制約を指摘している。
- 全体として、XAIとNLPの統合は偽ニュース検知システムの信頼性と解釈可能性の向上に寄与する有効なアプローチである。
要旨: 本記事は、自然言語処理(NLP)ベースの偽情報検知における Explainable Artificial Intelligence（XAI）の適用を検討し、SHAP、LIME、Integrated Gradients に焦点を当てて選択された解釈性手法を比較する。偽情報、ニューラルネットワークアーキテクチャ、および XAI 技術の重要な側面を概説し、SHAP、LIME、Integrated Gradients に焦点を当てる。実験的研究では、分類モデルを実装し、これらの手法を用いて解釈した。結果は、XAI がモデルの透明性と解釈可能性を高めつつ、高い検出精度を維持することを示す。各手法は異なる説明価値を提供する。SHAP は詳細な局所寄与を、LIME は単純で直感的な説明を、Integrated Gradients は畳み込みモデルで効率的に機能する。研究はまた、計算コストやパラメータ設定への感度といった制約を強調している。全体として、XAI を NLP と組み合わせることは、偽ニュース検知システムの信頼性と解釈可能性の向上に寄与する有効なアプローチである。
