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RESEARCH · CL_40812 · May 19 · 13:42

新的CLIF方法使用概念级影响函数增强NLP模型的可解释性

研究人员开发了CLIF，一种使用影响函数来提高NLP模型可解释性的新方法。该方法可以识别有益和有害的影响训练数据点，并通过调整这些样本来恢复性能，而无需重新训练。CLIF还分析了概念瓶颈模型内的概念级影响，从而深入了解决策过程。