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能够解释其决策的人工智能模型在较少的训练数据下学习效果更佳
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文总结了一个研究，提出了一种新的可解释主动学习(XAL)框架，结合模型不确定性与解释生成，以提升低资源文本分类的效果。
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关键要点
- 提出了一种新的可解释主动学习(XAL)框架，用于文本分类。
- XAL框架结合了模型不确定性与解释生成。
- 该框架同时使用编码器进行分类和解码器生成解释。
- 在6个数据集上测试，结果优于9种基线方法。
- 重点改善低资源文本分类任务的效果。
❓
延伸问答
什么是可解释主动学习(XAL)框架？
可解释主动学习(XAL)框架是一种用于文本分类的新方法，结合了模型不确定性与解释生成。
XAL框架如何提升低资源文本分类的效果？
XAL框架通过结合模型不确定性与解释生成，帮助模型在较少的训练数据下更有效地学习。
XAL框架在测试中表现如何？
在6个数据集上测试时，XAL框架的表现优于9种基线方法。
XAL框架使用了哪些技术？
XAL框架使用编码器进行分类和解码器生成解释。
为什么低资源文本分类任务需要XAL框架？
低资源文本分类任务通常缺乏足够的训练数据，XAL框架通过解释生成和不确定性结合来改善学习效果。
XAL框架与传统学习方法有什么不同？
XAL框架不仅依赖于模型的信心水平，还结合了解释生成，提供更可靠的学习方式。
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