MetaExplainer는 사용자 중심의 설명을 생성하는 신경 기호 프레임워크입니다. 세 단계 과정(LLM을 이용한 질문 분해, 모델 설명 방법을 이용한 시스템 권장 사항 생성, 설명 출력 요약)을 통해 사용자 질문에 맞춘 자연어 설명을 생성합니다. 설명 온톨로지를 활용하여 LLM과 설명 방법을 안내하고, 다양한 설명 유형(대조적, 반실제적, 근거, 사례 기반, 데이터 설명)을 지원합니다. PIMA Indian 당뇨병 데이터셋을 사용한 평가 결과, 질문 재구성 F1-score 59.06%, 모델 설명 충실도 70%, 자연어 합성 문맥 활용률 67%를 달성했습니다. 사용자 연구는 생성된 설명의 창의성과 포괄성을 확인했습니다.
