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- 作者： 小象 發布時間：2024-01-13 18:21:03
- 摘要
總體來說,盡管可解釋知識推理的研究已經取得了一系列研究成果,但是其研究整體還處于起步階段,依然面臨諸多挑戰.其中,可解釋推理主要面臨事前可解釋模型推理性能低下,與應用領域強綁定;事后解釋方法無法反映模型真實行為、適用范圍受限;缺乏統一的評測體系3大挑戰.下面,本文針對上述挑戰進行簡單介紹并對未來的發展方向進行展望.
總體來說,盡管可解釋知識推理的研究已經取得了一系列研究成果,但是其研究整體還處于起步階段,依然面臨諸多挑戰.其中,可解釋推理主要面臨事前可解釋模型推理性能低下,與應用領域強綁定;事后解釋方法無法反映模型真實行為、適用范圍受限;缺乏統一的評測體系3大挑戰.下面,本文針對上述挑戰進行簡單介紹并對未來的發展方向進行展望.
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對于同一個任務/場景,可以應用不同的推理方法,除了推理任務本身的精準度之外,如何去衡量這些方法在可解釋性上的優劣是亟需解決的一個問題.當前,解釋方法的評估沒有一個明確的指標,只能對解釋方法進行定性分析,無法對同類型的研究工作進行嚴格的、確定性的分析與比較[34].針對事前可解釋的推理模型而言,其評估挑戰在于如何量化模型內在的解釋能力;對于事后可解釋的推理模型而言,首先需要明確要評估的指標,進而從指標入手,建立評估方法.
隨著深度學習的發展,知識推理方法的模型結構越來越復雜,僅僅一個網絡就可能包含幾百個神經元、百萬個參數.盡管這些推理模型在速度、穩定性、可移植性、準確性等諸多方面優于人類,但由于用戶無法對這類模型里的參數、結構、特征產生直觀理解,對于模型的決策過程和模型的推理依據知之甚少,對于模型的決策過程知之甚少,不知道它何時會出現錯誤,在風險敏感的領域中,用戶仍然無法信任模型的預測結果.因此,為了建立用戶和推理模型之間的信任,平衡模型準確率和可解釋性之間的矛盾,可解釋性知識推理在近幾年的科研會議上成為關注熱點.
不可否認,在利用圖神經網絡解決知識推理任務時,注意力機制發揮了巨大的作用,并可以在一定程度上對GNN進行解釋,但是節點的1-hop鄰居和2-hop鄰居可能存在重疊,注意力機制會對同一節點學習到不同的權重,如何去做出正確的抉擇是一個需要解決的問題.其次,注意力機制的計算通常會利用簡單的神經網絡進行計算,譬如前向神經網絡,這使得注意力模型會增加模型整體的計算復雜度.
近年來,可解釋推理引發了廣泛關注,為此,我們對以上幾種方法做了簡單總結,并且比較了它們的優點和缺點,具體如表2所示.
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事前解釋模型是指模型本身內置可解釋性,或者將可解釋的模塊整合到自身架構中的模型[33,34].對于一個訓練好的學習模型,無需額外的信息就可以理解模型的決策過程或決策依據[32,33].在知識推理領域,事前可解釋模型主要圍繞規則、本體以及路徑等易于理解的特征展開.下面,本文根據可解釋的范圍大小,將事前可解釋的推理劃分為全局可解釋和局部可解釋兩大類.
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