多模态可解释人工智能：方法学进展和未来研究方向的综述
摘要：多模态可解释人工智能（MXAI）领域的最新进展的系统分析。首先描述了相关的主要预测任务和公开可用的数据集。随后，结构化地介绍了文献中的MXAI方法，考虑以下几个标准：a) 参与的模态数量，b) 生成解释的阶段，和c) 采用的方法论类型（即数学形式） 。然后，讨论了MXAI评估所使用的度量标准。最后，对当前挑战和未来研究方向进行了全面分析。
作者：Nikolaos Rodis, Christos Sardianos, Georgios Th. Papadopoulos, Panagiotis Radoglou-Grammatikis, Panagiotis Sarigiannidis and Iraklis Varlamis
论文ID：2306.05731
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-06-12