基本信息

---

下载

文档摘要

---

1第十四章模型可解释性《自然语言处理导论》

可解释性概述14.1解释性分析方法14.2自然语言处理算法解释分析方法14.3目录Contents2

14模型稳健性3目前绝大部分自然语言处理算法大都基于统计机器学习方法，这些数据驱动的算法在绝大部分任务上取得了良好的性能。但是，以深度神经网络方法为代表的“黑盒”模型缺乏可解释性。我们不能理解数百亿甚至是数万亿参数中的每个维度的含义，这造成了深度学习模型本质上的不可解释性。然而，我们又迫切的需要了解模型是否真正符合人类语言的习惯，机器在语言处理任务中的决策与人类的决策过程有何异同，数据驱动的统计模型与人类语言认知系统的差异等问题。这些问题一方面关系