核心概念
本稿では、大規模言語モデル(LLM)を用いて、分子特性予測におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の予測根拠を説明する、新しいグラフ反事実説明(GCE)手法を提案する。
要約
大規模言語モデルを用いたグラフニューラルネットワークの説明:分子特性予測のための反事実的視点
He, Y., Zheng, Z., Soga, P., Zhu, Y., Dong, Y., & Li, J. (2024). Explaining Graph Neural Networks with Large Language Models: A Counterfactual Perspective for Molecular Property Prediction. arXiv:2410.15165v1 [cs.LG].
本研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)のブラックボックス性を克服し、分子特性予測におけるGNNの予測根拠を人間が理解できる形で説明することを目的とする。