Explicaciones temporales basadas en el conocimiento para el razonamiento inductivo: un ejemplo de caso de mHealth
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1272Palabras clave:
Representación del Conocimiento, Explicabilidad, mHealthResumen
Objetivo: Investigar la generación de explicaciones para sistemas inductivos utilizando una ontología unificada que represente el estado de salud de los usuarios móviles. Esta ontología sirve como conocimiento a priori, facilitando la generación de explicaciones. Método: Examinamos 24 aplicaciones de salud móvil (mHealth) para desarrollar esta ontología, enfatizando extensiones que consideran aspectos temporales, dada la limitación de las ontologías a la hora de modelar relaciones temporales ternarias. Posteriormente, aplicamos diferentes configuraciones de un algoritmo inductivo que recibe esta ontología como entrada, generando explicaciones para sus resultados inductivos. Resultados: Los experimentos muestran que la estructura del modelo temporal afecta la legibilidad de las explicaciones. Además, los experimentos enfatizan el tradeoff entre precisión y poder de generalización. Conclusión: Las extensiones temporales mejoran la expresividad de las explicaciones, ya que se exploran las relaciones y conceptos temporales para contextualizar mejor los hechos de base temporal asociados con resultados inductivos.
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