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走向概念学习的组合性
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原文中文，约400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概念的可解释性方法，通过将其嵌入分解为高级概念，提供了一种深入研究基础模型内部的透视角度。作者提出了一种可组合概念抽取算法 (CCE)，并在图像和文本数据上评估了其效果，结果表明 CCE 找到了更多可组合的概念表示，并在四个下游分类任务上取得了更好的准确率。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于概念的可解释性方法。
- 该方法通过将嵌入分解为高级概念，深入研究基础模型内部。
- 现有的无监督概念抽取方法找到的概念并不是可组合的。
- 提出了一种可组合概念抽取算法 (CCE) 来自动发现可组合的概念表示。
- 确定了可组合概念表示的两个显著特性。
- 在图像和文本数据上评估了 CCE 的效果。
- 结果表明 CCE 找到了更多可组合的概念表示。
- 在四个下游分类任务上，CCE 取得了更好的准确率。
- 代码和数据可在指定网址获取。
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