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加速全球局部解释的聚合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于绑架式解释的机器学习方法，用于计算神经网络模型的局部解释。该方法通过优化词汇子集和确保预测不变性来提高NLP解释框架的效果。文章在SST、Twitter和IMDB数据集上评估了该方法，并展示了其有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于绑架式解释的机器学习方法，用于自然语言处理中的神经网络模型局部解释。
- 通过优化词汇子集和确保预测不变性来提高NLP解释框架的效果。
- 根据用户定义的代价函数，例如解释长度，优化词汇子集以满足主要特征。
- 使用内隐命中集和最大通用子集两种解法得出结果，并配置不同的扰动集以检测预测结果的偏见。
- 在SST、Twitter和IMDB数据集上评估了该方法，并展示了其有效性。
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