通过迭代生成的概念瓶颈实现可解释性的文本分类

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内容提要

该文提出了一个基于贝叶斯推理的数据驱动伯努利分布的可解释框架,实现了稀疏性,并在准确性和每个样本概念稀疏性方面表现出色,为新概念的个体研究提供便利。

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关键要点

  • 提出了一个基于贝叶斯推理的数据驱动伯努利分布的可解释框架。
  • 该框架实现了稀疏性,表现出色。
  • 在准确性和每个样本概念稀疏性方面优于相关方法。
  • 为新概念的个体研究提供便利。
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