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CASA：因果关系驱动的论据充分性评估
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习模型在贷款批准、预审保释、招聘等领域广泛应用，但大多数模型不透明。本文介绍了自动生成反事实解释的方法，使用了答案集规划和目标导向ASP系统。通过计算和证明反事实解释，导航解释间的关系。同时，还介绍了如何利用算法为无法满足查询的答案集程序找到插值。
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关键要点
- 机器学习模型在贷款批准、预审保释、招聘等领域广泛应用。
- 大多数机器学习模型不透明，无法揭示决策依据。
- 本文介绍了自动生成反事实解释的方法。
- 采用答案集规划和目标导向ASP系统进行反事实解释的计算和证明。
- 通过想象多个可能的世界来导航解释间的关系。
- 展示了如何为无法满足查询的答案集程序找到Craig插值。
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