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DISCO: Discovering Overfitting as Causal Rules for Text Classification Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出DISCO方法，以解决文本分类模型解释性不足的问题。DISCO通过识别因果n-gram关联，生成全局规则化解释，揭示模型中的过拟合现象，并帮助人类检查员识别误导性特征组合，从而增强模型的解释能力。
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关键要点
- DISCO方法旨在解决文本分类模型的解释性不足问题。
- 该方法通过识别因果n-gram关联生成全局规则化解释。
- DISCO能够揭示模型中的过拟合现象。
- 该方法帮助人类检查员识别误导性特征组合，增强模型的解释能力。
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