Explainable AI for the Human-Centric Development of NLP Models: Working Towards more Interpretable, Robust, and Controllable Models

Mosca, Edoardo

User: Guest

Datenverarbeitung, Informatik

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Original title:: Explainable AI for the Human-Centric Development of NLP Models
Original subtitle:: Working Towards more Interpretable, Robust, and Controllable Models
Translated title:: Explainable AI für die Human-Centric Entwicklung von NLP-Modellen
Translated subtitle:: Auf dem Weg zu besser interpretierbaren, robusten und kontrollierbaren Modellen
Author:: Mosca, Edoardo
Year:: 2024
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:: Informatik 2 - Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen in der Informatik (Prof. Seidl)
Advisor:: Groh, Georg (Prof. Dr.)
Referee:: Groh, Georg (Prof. Dr.); Said, Alan (Assoc. Prof. Dr.); Rieger, Diana (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: Natural Language Processing, Explainable AI, Human-Centric, Machine Learning
TUM classification:: DAT 500
Abstract:: The development of human-centric NLP models has emerged as a priority, with European regulations defining key requirements to ensure that deployed systems align with human values and ultimately benefit society. This dissertation presents eight studies investigating the usage of model explanations to address the three key requirements of (1) interpretability, (2) robustness, and (3) human oversight.
Translated abstract:: Europäische Verordnungen definieren wichtige Anforderungen, um sicherzustellen, dass die eingesetzten Systeme mit menschlichen Werten übereinstimmen und letztendlich der Gesellschaft zugute kommen. In dieser Dissertation werden acht Studien vorgestellt, die die Verwendung von Modellerklärungen untersuchen, um die drei Schlüsselanforderungen der (1) Interpretierbarkeit, (2) Robustheit und (3) menschliche Überwachung von Modellen zu erfüllen.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1720756
Date of submission:: 19.09.2023
Oral examination:: 05.09.2024
File size:: 30553227 bytes
Pages:: 271
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240905-1720756-1-1
Last change:: 04.10.2024
BibTeX