user studies | BriefGPT - AI 论文速递

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面向人类中心的可解释人工智能：模型解释的用户研究
本文通过系统文献综述，评估了 85 篇人基于 XAI 评估的核心论文，并对解释方法的可信、可懂、公平、可用性和人工智能团队表现等进行了归类。作者提出了关于设计和进行 XAI 用户研究的最佳实践指南，并强调了将心理科学和以人为中心的 XAI
PDF2 years ago
超越文本生成：通过持续的自动文本摘要支持写手
本文提出了一个文本编辑器，使用自动文本摘要为用户提供不断更新的逐段摘要，以边缘注释的方式帮助用户规划、结构化和反思写作过程。通过两个用户研究，作者发现这个系统为用户提供了一个外部的视角来帮助他们修改段落的内容和范围，并且帮助用户快速了解文本
PDF2 years ago
自然语言界面的反事实解释
本文提出了一种基于语义分析的新方法来生成自然语言界面的解释，重点是提供后续解释，描述如何最小修改发言以实现用户的目标。在两项用户研究中，我们证明了我们的方法可以显著提高用户的性能，并且与两种去除实验相比，可以生成更符合用户意图的解释。
PDF2 years ago
正式化 HRI 数据收集过程
本文旨在探讨机器学习模型训练的数据收集过程，介绍了一种基于最新文献的三步数据收集方法，并以口头表达语料库的收集为例进行说明，设计任务环境及任务本身，鼓励参与者丰富和充分的输出，希望本工作能够鼓励更多的 HRI 社区展开数据收集的正式努力，并
PDF2 years ago
深度学习解释方法的显著性图评估度量
本文批判性地分析了 Petsiuk 等人提出的 Deletion Area Under Curve (DAUC) 和 Insertion Area Under Curve (IAUC) 度量方法，在评估深度学习模型的可解释性方法的时候，这些
PDF2 years ago
EMNLPiFacetSum: 多文档探索的基于共指的交互式分面摘要
iFacetSum 是一个集成了交互式摘要和多维搜索的网络应用程序，提供了一种新颖的多维导航方案，可为用户的选择生成抽象摘要。该方法基于跨文本指称关系管道自动产生细粒度的多维信息，经过用户研究证明其具有实用性。
PDF3 years ago
ECCV使用 GAN 进行神经视频压缩，进行细节合成和传播
我们提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的神经视频压缩方法，它在用户研究中明显优于以前的神经和非神经视频压缩方法，并为神经方法的视觉质量设定了新的最新技术。我们表明 GAN 损失对于获得这种高视觉质量是至关重要的，并通过用户研究验证了这种
PDF3 years ago
超越专业知识与角色：可解释机器学习参与者及其需求的框架
通过对利益相关者进行更细致的区分和认知，使黑匣子自动化系统更易于被解释和理解，在机器学习、数据领域和一般环境中对利益相关者进行了表征，并区分了域目标和可解释性任务。通过对我们的框架的描述、评价和生成力的评估，我们发现我们对利益相关者的更微妙
PDF3 years ago
AAAIi-Algebra: 深度神经网络交互式可解释性研究
本文介绍了一个交互式框架 i-Algebra，它是一个首创的库，由原子、可组合的操作符组成，通过使用声明性查询语言，用户可以构建不同的分析工具，包括 “钻取”，“比较”，“假设分析” 等，用户研究表明，i-Algebra 具有良好的可用性，
PDF3 years ago
面向开放领域问答的口头 vs 视觉解释的人类评估
本文研究了如何解释开放域 QA 系统（ODQA）的预测结果，结果表明解释可以帮助用户正确决定何时接受或拒绝 ODQA 系统的答案，而最佳的解释策略则随着使用的交互方式而异。
PDF4 years ago
虚拟人物的关节神经渲染
本研究提出了基于 DNR 的全新框架 ANR，可以显式地解决虚拟人类角色中没有被网格捕捉到的形变、对齐和动态问题，并展示了其对 DNR 和基于角色创建和动画的方法的优越性。我们经过两次用户研究观察得到了对模型的明显偏好，并在定量评估指标上展
PDF4 years ago
Athena：利用话语限制动态构建对话
Athena 是一个用于流行话题和时事的口语对话系统，采用基于实体和主题相干性的灵活的主题不可知的对话管理方法，使用基于合同的方法，使对话系统可以从动态源获得响应，并进行了几项用户研究以更好地了解个人用户特征如何影响系统的评级。
PDF4 years ago
液体模拟方法的感知评估
本文提出了一种全新的评估流体模拟方法的框架，基于众包式用户研究，以此来收集大量意见以获得精确可靠性，其核心思想是通过用户研究中精心挑选实际应用场景中的参考视频来进行评估，通过进行一系列的控制用户研究和比较他们的评估结果，揭示了影响感知评估的
PDF4 years ago
AAAI可解释人工智能的定性研究：来自社会科学的更多见解
本文分析了解释性人工智能（XAI）领域中用户研究的质性调查，提出通过社会科学语料库的方式，改进 XAI 研究者使用观察、访谈、焦点小组和 / 或问卷捕捉质性数据的研究索求。文章根据质性研究文献中所描述的相关要素上下文化呈现 XAI 论文的研
PDF4 years ago
实时通用光真实风格迁移的联合双边学习
基于深度神经网络的较慢的最新方法限制实际分辨率，或仍包含可感知的瑕疵，我们在这里提出了一种新的端到端模型，用于光影逼真的风格转移，其快速且产生逼真的结果，与现有最先进的方法相比，我们的方法产生了视觉上更好的结果，速度提高了三个数量级，并在移
PDF4 years ago
NIPS人 - 环 - 可解释性先验
本研究采用优化算法直接包括人在内来评判机器学习模型的可解释性，设计了一个通过最小化用户研究数量来寻找既有预测能力又有可解释性的模型的算法，并在多个数据集上演示了我们的方法。人类主体的结果显示，不同的代理解释性在不同的数据集上被优先选择。
PDF6 years ago
基于质心的多文档摘要：句子提取、基于效用的评估和用户研究
本文介绍了一种多文档摘要器 MEAD，它使用由主题检测和跟踪系统产生的聚类中心来生成摘要。我们还描述了基于句子效用和包容性的两种新技术，这些技术已应用于单个和多个文档摘要的评估。最后，我们描述了两项用户研究，测试了我们的多文档摘要模型。
PDF24 years ago